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0. 서론LLM은 텍스트 뿐만 아니라 이미지에 대한 설명을 생성하고, 복잡한 시각적 질문에 정확하게 답하는 것과 같은 인상적인 멀티 모달 기능을 제공하고 있습니다. 그러나, 이러한 시각 언어 모델(VLM) 중 가장 성능이 좋은 모델은 모델 Weight, data, source code가 공개되지 않은채 독점 상태로 남아 있습니다. 그러나, VLM을 처음부터 구축하는 것은 매우 어려운 일이기 때문에 저자는 LLM에 대한 학문적 탐구를 촉진하기 위해 성능이 뛰어난 공개 멀티모달 모델을 개발하고 배포하고자 하였습니다. 이에 독자적으로 개발된 비전 인코더와 언어 모델을 결합해 훈련된 오픈 모델 Molmo를 공개했습니다.  Molmo는 다른 VLM들이 사용한 합성 데이터나 폐쇄적인 데이터에 의존하지 않고, 이미지..

allenai/Molmohttps://huggingface.co/allenai/Molmo-7B-O-0924 allenai/Molmo-7B-O-0924 · Hugging FaceMolmo 7B-O Molmo is a family of open vision-language models developed by the Allen Institute for AI. Molmo models are trained on PixMo, a dataset of 1 million, highly-curated image-text pairs. It has state-of-the-art performance among multimodal models withuggingface.co 앨런인공지능연구소(AI2)가 9월 25일에 오픈소스 ..

0. 8bit convert to 16 bit8k 8bit PCM 음성 신호를 8k 16bit PCM으로 변환하는 것은 음성의 질을 높이는데 도움이 됩니다.또한, 8-bit 음성은 2^8 = 256단계로 소리를 표현하는 반면, 16-bit 음성은 2^16 = 65,536단계로 소리를 표현할 수 있습니다. 이 차이는 음성 신호의 더 작은 차이까지도 표현할 수 있게 해 주며, 더 풍부한 정보를 담은 음성을 제공합니다.  이러한 이유로 8k 8bit 음성을 8k 16bit로 변환하여 자주 사용하고 있습니다. 1. 변환 왜곡 하지만 여기서 라이브러리를 사용해 음성을 16bit로 변환하면 음성에 왜곡이 발생합니다.  int8과 int16가 표현할 수 있는 범위는 아래와 같습니다. int8 (8-bit intege..

0. pyVoIPpyVoIP는 순수 Python으로 작성된 VoIP(Voice over IP)/SIP(Session Initiation Protocol)/RTP(Real-time Transport Protocol) 라이브러리입니다. 음성 서비스를 개발하려고 하는 파이썬 개발자가 파이썬을 활용해 간단한 서비스를 만드는데 유용합니다.1. 특징 및 기능주요 특징 - 순수 Python 구현 : 외부 종속성 없이 순수 Python으로 구현되어 있어 설치와 사용이 간편합니다[2][4]. - 지원 코덱 : PCMA, PCMU- 독립적인 오디오 처리 : 특정 오디오 라이브러리에 의존하지 않아, pyaudio나 wave 등 선형 사운드 데이터를 처리할 수 있는 다양한 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. 주요 기능 -..

0. Document Loader (PDF)RAG를 하려면 수 많은 Raw Data들을 파싱해야 합니다.Raw Data들 중에서도 가장 범용적으로 사용되는 파일은 PDF이기 때문에, 이번 글에서는 PDF 파일에서 한글을 추출해내는 것이 중요합니다. 아래는 Aurtorag 팀에서 한글 여러 도메인의 pdf를 가지고 한글 텍스트 추출 실험을 진행한 순위표 입니다. 아래 표기된 숫자는 등수를 나타냅니다. (The lower, the better)  PDFMinerPDFPlumberPyPDFium2PyMuPDFPyPDF2Medical12345Law31135Finance12245Public11145Sum5571520 출처: AutoRAG Medium 블로그 1. 표가 있는 PDF 문서 PDF에서 텍스트를 추출하는..

0. 프롬프트란?프롬프트는 사용자가 모델에 원하는 답을 이끌어내기 위해 작성하는 질문이나 명령문입니다.프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 LLM이 생성하는 답변이 달라지고, 정확도 역시 크게 차이납니다.1. Base RAG Prompt기본적으로 RAG 프로세스에 사용하는 프롬프트는 다음과 같습니다. 이를 통해 ChatGPT, Claude, Llama 등 다양한 LLM을 사용해 Question을 통해 Context를 검색하고 Context 내에서 Answer를 생성하는 RAG 프로세스로 유도할 수 있습니다.  rlm/rag-prompt You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context..

0. Perplexity?Perplexity는 실시간 웹 검색과 AI 기술을 결합한 대화형 검색 엔진 서비스의 이름입니다. Perplexity AI는 사용자의 질문에 대해 정확하고 최신의 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 서비스는 다양한 AI 모델을 활용하여 검색 결과를 생성합니다.Pro 버전의 경우, 사용자가 선택할 수 있는 여러 고급 AI 모델을 제공합니다. 이 모델들은 다음과 같습니다:GPT-4oClaude-3.5 SonnetSonar LargeClaude 3 OpusSonal huge이러한 다양한 모델 중에서 사용자가 원하는 모델을 선택하여 검색을 수행할 수 있습니다. 각 모델은 고유한 특성과 성능을 가지고 있어, 사용자의 필요에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있습니다. Perplexity..

1. 시계열 데이터란?시계열 데이터(Time Series Data)는 시간의 흐름에 따라 순서대로 수집된 데이터 집합을 말합니다. 이 데이터는 시간 축을 따라 변화하는 어떤 현상을 관찰한 결과로, 금융, 경제, 기상, 공학, 의료 등 다양한 분야에서 활용됩니다.2. 시계열 데이터 특징시간 종속성(Time Dependence) :시계열 데이터는 관측값들이 시간에 따라 순서대로 나열된 데이터를 의미합니다. 즉, 데이터의 순서가 매우 중요하며, 시간 순서가 뒤바뀌면 데이터의 의미가 달라질 수 있습니다.자기 상관성(Autocorrelation):시계열 데이터는 과거의 값이 현재나 미래의 값에 영향을 미치는 경향이 있습니다. 이를 자기 상관성이라고 하며, 이는 시계열 분석의 중요한 요소입니다.계절성(Seasona..

1. 서론http://ki-it.com/xml/40725/40725.pdf 클래스 불균형 데이터 분류 예측을 위한 클러스터 기반 언더샘플링 기법 (2024) 신용카드 사기 탐지나 장애 탐지 등 이상 탐지 분야에서는 다수클래스와 소수클래스가 불균형하게 분포하며 분류예측 성능에 많은 오류를 야기합니다. 해당 논문에서는 Kullback-Leibler Divergence을 활용하여 다수클래스의 모집단 분포를 반영하는 Cluster 기반 언더샘플링 방법을 제안했습니다. 이 방법은 다수클래스 데이터와 확률분포가 가장 유사한 샘플을 추출함으로써 언더샘플링의 주요 단점인 정보손실을 최소화합니다. 2. 본문기존의 언더샘플링 기법은 다수클래스와 소수클래스 분포에 따라 데이터 축약의 효과가 미미하거나, 대표성이 떨어져 오히..

딥러닝 음성 학습 16K VS 8KAICC를 위한 딥러닝 학습 오디오 데이터 샘플링 레이트로 16K / 8K 중 어떤 것을 사용하는 것이 좋을까요?AICC 음성 모델(VOIP)전화 통화의 주요 목표는 사람의 음성을 명확하게 전달하는 것입니다. 음성 주파수는 일반적으로 300Hz에서 3400Hz 사이에 위치하며, 이는 8kHz 샘플링 레이트로도 충분히 커버할 수 있습니다. 이유Nyquist 이론: 샘플링 레이트가 신호의 최대 주파수보다 최소 두 배 높아야 합니다. 전화 음성 주파수 범위(최대 약 3.4kHz * 2 = 6.8kHz)를 재현하려면 8kHz 샘플링 레이트로도 충분합니다.대역폭 효율성: 낮은 샘플링 레이트는 데이터 양을 줄여 전송 대역폭을 효율적으로 사용합니다. 실시간 서빙이 중요한 AICC에서..