[21′ PMLR] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP)
CLIP 논문의 핵심을 쉽게 풀어낸 글입니다. 이미지와 자연어 처리의 결합을 통한 혁신적인 접근 방식, 장단점 분석, 그리고 인공지능 연구에 미치는 영향을 알기 쉽게 설명합니다. 딥러닝과 AI에 관심 있는 모든 분들에게 유용한 정보를 제공합니다.
Multimodal Model
[22′ NIPS] Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
Flamingo : 시각과 언어를 결합한 인공지능의 새로운 지평. 이 글에서는 Flamingo의 독특한 구조, few-shot learning 능력, 실험 결과 및 사회적 영향을 탐구합니다. Flamingo가 딥러닝과 시각-언어 모델링 분야에 가져올 변화와 가능성을 살펴보세요.
[24′ Nature Communications] Bidirectional generation of structure and properties through a single molecular foundation model
SPMM은 분자 구조와 특성을 멀티모달로 학습하여 양방향 예측 및 생성을 수행하는 모델입니다. 멀티모달 학습 도입으로 기존 단일 모달리티 모델의 한계를 극복하고, 다양한 화학적 문제를 효과적으로 해결합니다. SPMM의 구조, 학습 과정, 실험 결과를 통해 모델의 혁신성과 실용성을 자세히 설명합니다.
