llava라는 모델이 나와서 이미지 데이터만으로 테이블을 만들거나 caption을 생성한다는 것이 매력적인 것 같아 실험을 해봅니다. 자원이 없다 보니 개인 노트북에서 cpu로 돌리면서 결과를 하나하나 얻다 보니, 매우 오래 기다렸지만, 나름 유의미한 것 같아 공유드립니다. 아시다시피 한국 사람이다보니, 영어의 결과보다는 한국어로 결과를 얻고 싶었고, llava는 아무래도 영어를 주력 언어로 학습하다 보니, 학습을 시켜 아하나?라는 생각이 들었습니다. 하지만 그렇게 자원도 학습할 데이터도 없다 보니, 현재는 불가능하다 생각이 들었습니다. 그리고 번역기 성능이 좋다면, 오픈된 도메인 환경에서는 크게 문제 되지 않을 수도 있다는 생각이 들어서 deep_translator를 사용하여 번역하여 한국어로 결과를 ..

제가 요즘 관심 있는 것은 생성 모델 중에 GAN이라는 알고리즘입니다. 저는 특히 Tabular Data를 GAN을 활용해, 생성하는 것에 관심이 있어서 해당 논문에 대해서 디테일하게 설명하지는 못하지만, 직관적으로 제가 이해한 만큼만 작성해보려고 합니다. Paper : https://arxiv.org/abs/1811.11264 Code : https://github.com/DAI-Lab/TGAN 이 논문을 제가 선택한 이유는 다음과 같습니다. Discre 변수와 Continuous 변수를 동시에 생성 가능하다고 합니다( medgan 논문은 안됩니다) 대부분의 discrete data를 생성하는 GAN 논문에서는 RL 방법이나 Round로 처리하는데, 해당 논문은 softmax를 이용하여서 처리합니다. ..