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점프렐루 SAE(JumpReLU SAE)는 기존의 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder, SAE) 아키텍처를 개선하여 LLM의 내부 작동 방식을 해석하는 데 도움을 주는 새로운 아키텍처이다. 이 아키텍처는 기존의 ReLU(렐루) 함수 대신 점프렐루(JumpReLU) 함수를 사용하여 각 뉴런에 대해 개별적인 임계값을 지정하는 방식을 채택했다. 기본 원리 점프렐루 SAE는 다음과 같은 방식으로 작동한다:1. 입력 인코딩: 입력 데이터를 중간 표현으로 인코딩한다. 이 과정에서 각 뉴런은 특정 임계값을 초과해야만 활성화된다.2. 희소성 강제: 점프렐루 함수는 각 뉴런에 대해 별도의 임계값을 지정하여, 활성화 값이 임계값 이하인 모든 특징을 0으로 만든다. 이를 통해 불필요한 뉴런의 활성화를 줄이고,..

딥페이크 기술은 인공지능의 발전과 함께 급속도로 진화하고 있습니다. '딥 러닝(Deep Learning)'과 '가짜(fake)'의 합성어인 딥페이크는 생성적 적대 신경망(GAN)을 기반으로 한 고도의 영상 합성 기술입니다. 이 기술은 우리 사회에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 동시에 미치고 있어, 그 활용과 규제에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 딥페이크의 긍정적 측면 엔터테인먼트와 교육 분야의 혁신 딥페이크 기술은 영화, 방송, 게임 등 엔터테인먼트 산업에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 예를 들어, 고인이 된 배우를 영화에 등장시키거나, 역사적 인물을 생생하게 재현하는 데 사용될 수 있습니다[3]. 교육 분야에서도 이 기술은 큰 잠재력을 보여줍니다. 역사적 인물이 직접 강의하는 듯한 영..