데이터셋 | 서소영의 서재

논문의 그림 1. 왼쪽에는 첫 커밋 날짜에서 논문 공개 날짜까지 굽이치는 길이 그려져 있고, 길 위의 두 지점에 연구 결정 카드가 연결돼 있다. 위쪽 결정 a3은 'β가 1에 가까워지면 ReLU가 되는 BetaReLU를 도입한다'이고 범주는 방법, 결과는 대체다. 아래쪽 결정 aT는 'Swin-T와 Swin-S의 GELU를 ReLU로 바꿔 모델 조정에 쓴다'이고 범주는 실험, 결과는 유지다. 오른쪽에는 50개 클래스를 아는 이미지 분류기를 10개 클래스의 새 사진에 적응시켰더니 나머지 40개 클래스를 자주 틀리게 됐다는 연구자의 질문이 있다. 그 아래에 스킬 없이 받은 답(원래 클래스의 예시를 섞어 적응을 다시 한다)과 스킬과 함께 받은 답(특징을 고정한 채 새 분류기가 그 능력을 복원하는지 시험한다)이 있다. 출처: Gong et al., arXiv:2610.07184, CC BY 4.0

Learning Scientific Exploration from Human Research Decision Trajectories

시카고 대학교 연구진은 논문과 함께 공개된 GitHub 저장소의 커밋 기록에서 연구자가 내린 결정의 순서를 추출해 데이터셋 ResearchTrails를 만들었다. NeurIPS 논문과 함께 공개된 저장소 599개에서 연구 결정 13,271개를 얻었고, 이 기록으로 정리한 스킬은 다음 연구 결정을 예측하는 과제에서 최종 논문만으로 정리한 스킬보다 높은 점수를 받았다.

A Primer on the Most Important Concepts to Train a LoRA - part 1: Dataset

r/StableDiffusion 3부작 LoRA 훈련 가이드의 1편. 데이터셋 준비의 원리와 자주 하는 오해, 각도·해상도·다양성 설계, v0 LoRA로 인공 캐릭터의 데이터 부족을 우회하는 전략을 정리한다.