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#합성 데이터

4개의 포스트

NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 완전 해부 — 700만 한국인 합성 페르소나가 소버린 AI를 바꾸는 법

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NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 완전 해부 — 700만 한국인 합성 페르소나가 소버린 AI를 바꾸는 법

광주 서구의 70대 하역 노동자 전기태 씨, 서초구의 71세 회계 사무원, 제주에서 낚시를 사랑하는 50대 가장 — NVIDIA가 공개한 700만 명의 한국인 합성 페르소나는 어떻게 만들어졌고, 왜 2026년 한국 AI 산업의 ‘조용한 인프라’가 되고 있는가. KOSIS·대법원·NHIS 통계로 정합한 1M 레코드 26필드의 구조부터, NAVER·LG·SKT·Krafton의 활용, PIPA 합성데이터 가이드라인까지 한 번에 정리한다.

코어닷투데이67분

교과서가 답이다: 작은 AI가 거대한 AI를 이긴 날

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교과서가 답이다: 작은 AI가 거대한 AI를 이긴 날

1.3B 파라미터 모델이 175B GPT-3.5를 이겼다. 비결은 '교과서 품질' 데이터. 'Textbooks Are All You Need' 논문이 열어젖힌 소형 언어 모델 혁명과, 3년이 지난 2026년 지금 그 논문이 어떻게 현실이 되었는지를 추적한다.

코어닷투데이50분

합성 데이터와 데이터 플라이휠: 인간의 데이터가 바닥날 때

인사이트합성 데이터데이터 플라이휠

합성 데이터와 데이터 플라이휠: 인간의 데이터가 바닥날 때

인류가 만든 텍스트가 2028년이면 소진된다. 합성 데이터는 해답인가 함정인가? 1970년대 데이터 증강에서 2026년 자기 진화 플라이휠까지, 데이터의 미래를 논문과 프로덕션 사례로 추적한다.

코어닷투데이27분

금융 시계열의 데이터 부족을 GAN으로 해결한다 — Transformer 기반 합성 데이터 증강의 모든 것

기술GAN시계열

금융 시계열의 데이터 부족을 GAN으로 해결한다 — Transformer 기반 합성 데이터 증강의 모든 것

금융 시장 데이터는 본질적으로 부족하고 변동이 크다. 바르샤바 공대 연구팀이 Transformer 기반 GAN으로 합성 금융 데이터를 생성해 LSTM 예측 정확도를 유의미하게 향상시킨 논문을 완전 해부한다.

코어닷투데이23분