새로운 생성형 인공지능 코알라.ai : 기능과 장점을 100% 코알라ai 작성 글에 더하여 작성한 소개 글을 c1ssam 권시원 작성 글

An image of an astronaut sitting and resting under the moon.

An image of an astronaut sitting and resting under the moon.

 

새로운 생성형 인공지능 코알라.ai 소개: 기능과 장점

새로운 생성형 인공지능 코알라.ai는 최신 기술과 알고리즘을 활용하여 개발된 인공지능 기술입니다. 이 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 기업의 업무 자동화와 효율화에 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

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코알라.ai는 기존의 인공지능 기술과는 달리, 자체적으로 새로운 데이터를 생성하고 학습할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 기존의 데이터에 의존하지 않고 새로운 문제를 해결할 수 있으며, 보다 정확하고 빠른 의사결정을 가능하게 합니다.

코알라.ai는 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 미래에는 더욱 많은 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다. 새로운 생성형 인공지능 기술의 등장으로 인해 기업의 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.

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권시원 작업 클롭드랍

코알라.ai의 기능

자연어 처리

코알라.ai는 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자의 언어를 이해하고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 쉽게 코알라.ai와 대화를 나눌 수 있으며, 코알라.ai는 사용자의 의도를 파악하여 적절한 답변을 제공합니다.

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학습 알고리즘

코알라.ai는 강화 학습 알고리즘을 사용하여 스스로 학습하고 발전합니다. 이를 통해 코알라.ai는 사용자의 요구에 따라 새로운 기능을 스스로 학습하며, 더욱 높은 수준의 인공지능 서비스를 제공할 수 있습니다.

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사용자 인터페이스

코알라.ai는 직관적이고 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 쉽게 코알라.ai와 상호작용할 수 있으며, 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한, 코알라.ai는 사용자의 요구에 따라 맞춤형 서비스를 제공합니다.

위와 같은 기능들을 통해 코알라.ai는 사용자에게 높은 수준의 편의성과 효율성을 제공할 수 있습니다.

 

사례 연구 

산업별 적용 사례

새로운 생성형 인공지능 코알라.ai는 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 이를 통해 기존의 업무 방식을 혁신적으로 변화시키고 생산성을 대폭 향상할 수 있다.

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제조업

제조업에서는 코알라.ai를 이용하여 생산 공정의 자동화와 품질 관리를 수행하고 있다. 코알라.ai는 불량품을 식별하고 분류하여 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 도와준다. 또한, 생산 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 생산성을 높이는 방안을 찾을 수 있다.

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금융업

금융업에서는 코알라.ai를 이용하여 고객의 금융 거래 내역을 분석하고, 이를 기반으로 맞춤형 상품을 제공하고 있다. 또한, 금융 거래의 위험 요소를 감지하고 예방하는 데에도 코알라.ai가 활용되고 있다.

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의료업

의료업에서는 코알라.ai를 이용하여 질병 예방과 진단, 치료 등에 대한 지원을 제공하고 있다. 코알라.ai는 환자의 건강 상태를 모니터링하고, 이를 토대로 개인 맞춤형 치료 방안을 제공한다.

 

성공 사례 분석 

새로운 생성형 인공지능 코알라.ai는 다양한 산업 분야에서 성공적으로 적용되어 왔다. 이를 통해 기업들은 생산성과 효율성을 대폭 향상하며, 경쟁력을 유지하고 있다.

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LG전자

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LG전자는 코알라.ai를 이용하여 제조 공정에서 발생하는 불량률을 30% 이상 감소시켰다. 또한, 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 생산성을 높이는 방안을 찾아내어, 비용을 대폭 절감하였다.

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삼성생명

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삼성생명은 코알라.ai를 이용하여 고객의 금융 거래 내역을 분석하고, 이를 기반으로 맞춤형 상품을 제공함으로써 고객 만족도를 대폭 높였다. 또한, 금융 거래의 위험 요소를 감지하고 예방하는 데에도 코알라.ai가 활용되어, 고객들의 자산을 안전하게 보호하고 있다.

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이 부분 라인까지가 100% 생성인공지는 코알라ai로 작성된 글을 그대로 복사하여 포스팅한 것입니다.

아직은 사용 경험이 일천하여 내용이 부실한 것 같아 조금 더 사용하여 보아야 할 것 같습니다. 그래서 조금 더 보완하여 포스팅하도록 합니다. 여하간 많은 도움이 틀림없이 될 것이며 특히 수익창출을 위한 구글 블로그에 애드센스 수익을 위하여 티스토리나 워드프레스 등에 사용하시면 도움이 될 것 같습니다.

현재의 포스팅된 글은 제목을 '새로운 생성형 인공지능 코알라.ai 소개: 기능과 장점'라고 정의를 하였는데, 소개가 많이 부족한 것 같아 따로 검색하여 이후의 글로 포스팅하겠습니다.

아래 소개한 영상을 시청하시어 글 작성에 또는 코알라ai에 대한 학습을 권고드립니다.

 

한국 ETRI 2초 만에 이미지 생성하는 코알라ai(Koala AI) 공개!

한국전자통신연구원(ETRI)이 이미지 생성 AI와 시각 지능 기술을 결합해 프롬프트 입력 후 2초 만에 이미지를 생성하는 모델을 공개했습니다. ETRI는 OpenAI의 DALL-E3보다 이미지 생성 속도가 5배 빠른 '코알라(KOALA)'를 26일 허깅페이스에 공유했습니다.

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ETRI의 코알라(KOALA) 모델 소개

이미지 생성 AI로 유명한 DALL-E와 Stable Diffusion이 모델 성능과 해상도가 크게 향상되면서, 이미지 생성 시간이 길어졌습니다. (DALL-E3 & SDXL) 그래서 ETRI는 이 문제를 해결하기 위해 U-Net 디자인과 Self-attention을 적극 활용해 모델의 크기와 노이즈를 줄이고, 생성 속도를 높여 이미지의 품질을 유지하는 코알라 모델을 개발했습니다.

 

U-Net 이란?

U-Net은 이미지에서 특정 객체나 특징을 정확하게 식별하고 분리하는 영상 분석과 같은 분야에서 사용되는 컴퓨터 비전 모델입니다. 예를 들어, 의료 영상에서 종양이나 조직의 경계를 찾아내는 데 사용될 수 있습니다.

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Self-Attention 이란?

직역했을 때 '자기 주의'라는 뜻에서 알 수 있듯이, 하나의 데이터(예: 문장, 이미지) 내부에서 중요한 부분에 주의를 기울이는 것을 말합니다. 이미지 처리에서는 이미지의 특정 부분이 전체 이미지 내에서 어떤 역할을 하는지 이해하는 데 사용됩니다. 이 과정을 통해 이미지의 중요한 특징을 더 잘 파악하고, 결과적으로 이미지 인식이나 분류 작업의 정확도를 높일 수 있습니다.

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ETRI 코알라(KOALA) 모델의 성능

 

코알라 모델의 결과물은 개인적으로 SDXL 1.5 정도의 수준으로 보입니다. 살짝 아쉽지만 생성 속도가 대폭 줄어들었다는 점을 감안하면 충분히 납득할 수 있는 결과입니다. 현재 코알라(KOALA) 모델은 허깅 페이스에서 공유되고 있으며, 사이트에서 코랩 DEMO 체험을 할 수 있습니다. 링크는 하단에 남겨두도록 하겠습니다.

 

KOALA DEMO 사이트

 

KOALA: Self-Attention Matters in Knowledge Distillation of Latent Diffusion Models for Memory-Efficient and Fast Image Synthesis

​ KOALA 허깅 페이스

 

etri-vilab/koala-1b-llava-cap · Hugging Face

 

 

코알라AI 사용방법 소개 유튜브영상

 

A resting image of an astronaut sitting and resting under the moon.

(달 아래서 앉아 쉬고 있는 우주인의 휴식 이미지, 권시원 작업)

↓↓↓↓

권시원이 클롭드랍으로 작성한 이미지

ETRI는 문장을 입력해 이미지를 만드는데 기존 대비 5배 빠른 ‘코알라(KOALA)’ 3종 모델과 이미지나 영상을 불러와 질의응답을 할 수 있는 대화형 시각언어 모델 ‘코라바(Ko-LLaVA)’ 2종 등 총 5종 모델을 선보였다.​‘코알라(KOALA)’ 모델은 공개 SW 모델의 2.56B(25억 개) 파라미터를 지식 증류 기법을 적용해 700M(7억 개)로 획기적으로 줄였다고 ETRI는 설명했다. 파라미터 수가 크면 연산량이 많아 시간이 오래 걸리고 서비스 운영 비용도 증가한다.​ETRI 연구진은 모델 크기를 3분의 1로 축소한 반면 고해상도 이미지는 기존 대비 2배, 또 달리(DALL-E)3 대비 5배가량 개선했다고 설명했다. 또 모델 생성 속도를 2초 내외로 만들고 모델 크기도 대폭 줄여, 8GB 저용량 메모리의 저가 그래픽 처리 장치(GPU)에서도 구동할 수 있다고 덧붙였다.​ETRI는 자체 개발한 파라미터별 ‘코알라(KOALA)’ 3종 모델을 미국 뉴욕 소재 AI스타트업 허깅페이스(HuggingFace)가 만든 AI 환경에서 공개했다. 실제 연구진이 '달 아래 화성에서 책을 읽고 있는 우주비행사 사진'이라는 문장을 입력하자, ETRI가 만든 코알라 700M(7억 개)는 1.6초 만에 이미지를 만들어 냈다. 반면 '칼로(카카오브레인)'는 3.8초, '달리 2(오픈AI)'는 12.3초, '달리 3(오픈AI)'는 13.7초 걸렸다고 설명했다.​

발췌 : zdnet.co.kr 방은주 기자

 

ETRI는 기존 공개 SW인 스테이블 디퓨전 모델 2종, 기업에서 공개한 BK-SDM, 칼로(Karlo), 달리(DALL-E) 2, 달리(DALL-E) 3 등 4종을 포함해 총 9개 모델을 비교, 체험할 수 있는 사이트 및 모델 제공 사이트를 만들어 공개했다.

연구진은 또 챗GPT와 같은 대화형 인공지능에 시각 지능 기술을 더해 이미지나 비디오를 불러와 한국어로 이미지나 비디오에 관해 질의응답할 수 있는 대화형 시각언어 모델인 ‘코라바(Ko-LLaVA)’ 모델도 함께 공개했다.

'코라바(Ko-LLaVA)' 모델은 미국 위스콘신대학교 매디슨과 ETRI 연구진의 국제공동연구로 개발했고, 인공지능 분야 최우수학회인 '뉴립스(NeurIPS‘23)' 에 발표했는데, GPT-4 수준의 이미지 해석 능력을 지닌 오픈소스 '라바(LLaVA)'를 활용했다.​ 연구진은 이미지를 포함한 멀티 모달 모델의 대안으로 떠오르고 있는 '라바' 모델을 기반으로 한글을 더욱 잘 이해할 수 있고 기존에 없는 비디오 해석을 할 수 있도록 확장 연구를 진행했다. 아울러, 자체 개발한 한국어 기반 소형 언어 이해 생성 모델(KEByT5)도 사전 공개했다.​또 공개한 모델(330M(Small), 580M(Base), 1.23B(Large) 급)은 신조어와 학습하지 않은 단어를 처리할 수 있는 토큰-프리 기술을 적용했다. 학습 속도는 2.7배 이상, 추론에서는 1.4배 이상 강화했다.​연구진은 현재 생성형 인공지능 시장이 문장 위주의 생성형 모델에서 점차 멀티 모달 생성형 모델로 변화가 이뤄지고 있으며, 모델의 크기 경쟁에서 점차 작고 효율적인 모델이 출현할 것으로 예상했다.​ETRI는 "이번에 모델을 공개하는 이유는 모델이 크면 수천 대의 서버가 필요한데 모델을 줄여 중소기업 이용을 활성화해 관련 시장 생태계를 조성한다는 취지"라면서 "앞으로 생성형 AI의 대표적인 공개 언어 모델에 시각 지능 기술이 더해진 한글 크로스 모달 모델에 대한 수요가 많을 것"이라고 예측했다. 특히 연구진은 이번 기술의 핵심 특허가 지식 증류 기반 경량화된 스테이블 디퓨전 기술이라고 설명했다. 인공지능을 활용, 지식을 쌓아 작은 모델로 대형 모델 역할을 수행할 수 있는 기술이다.​ETRI는 이번 기술을 일반에 공개한 뒤 이미지 생성 서비스, 창작교육 서비스, 콘텐츠 제작 및 사업자 등에 기술이전을 할 계획이다. 또 세계 생성형 인공지능 연구가 문장 입력에서 문장 응답으로 이어지는 유형을 넘어 사진이나 영상을 문장으로 응답해 주는 유형, 문장에서 이미지나 비디오로 응답해 주는 유형으로 진화하는 것에 발맞춰 세계적 수준의 연구역량을 선보일 방침이다.

발췌 : zdnet.co.kr 방은주 기자

 

새로운 생성형 인공지능 코알라.ai 소개: 기능과 장점을 100% 코알라ai 작성글에 더하여 작성한

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