AI바라기의 인공지능

용어 설명Metacognition (메타인지): 모델이 스스로의 불확실성(uncertainty)을 인지하고 이를 바탕으로 행동(예: 정직하게 소통하거나 외부 툴을 언제 사용할지 결정)하는 능력입니다.Faithful uncertainty (신뢰할 수 있는 불확실성): 모델이 내뱉는 말의 확신 정도(linguistic uncertainty)와 모델 내부의 실제 통계적 확신 정도(intrinsic uncertainty)를 일치시키는 것을 의미합니다.Discriminative gap (식별 격차): 모델이 정답과 오답을 완벽하게 분리해내는 능력(discrimination)이 부족한 현상입니다.Calibration vs. Discrimination:Calibration: 모델의 평균적인 확신도(confidence..

용어 설명Autoguidance: 주 모델(high-quality model)을 성능이 낮게 조정된 동일 모델(inferior version)로 가이드하여 고화질 이미지를 생성하는 새로운 샘플링 제어 기법입니다.Classifier-Free Guidance (CFG): 조건부(conditional) 모델과 무조건부(unconditional) 모델의 예측값 차이를 활용하여 이미지의 품질과 프롬프트 일치도를 높이는 기존의 표준적인 가이드 기법입니다.Task Discrepancy: CFG에서 무조건부 모델과 조건부 모델이 서로 다른 작업(task)을 학습하여 생기는 예측값의 불일치 현상으로, 이로 인해 샘플링 경로가 왜곡되거나 색상이 과포화되는 한계가 발생합니다.Adaptive Truncation: 샘플링 과정..