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HELM (Holistic Evaluation of Language Models)

개요HELM(Holistic Evaluation of Language Models)은 다양한 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 공정하고 포괄적으로 평가하기 위한 벤치마크 프레임워크입니다. 단순 정확도 측정에서 벗어나, 정확성, 편향성, 효율성, 유해성 등 다면적 기준을 기반으로 모델의 실사용 적합성을 판단할 수 있도록 설계되었습니다. Stanford CRFM(Center for Research on Foundation Models) 주도로 개발되었으며, GPT, Claude, PaLM, LLaMA 등 주요 LLM들을 비교 평가하는 지표로 활용됩니다.1. 개념 및 정의HELM은 단일 태스크 중심의 벤치마크 한계를 넘어, 언어 모델의 '실제 활용 가치'를 다양한 기준으로 측정하는 멀티태스크·멀티지표 평가 ..

AudioLDM(Audio Latent Diffusion Model)

개요AudioLDM(Audio Latent Diffusion Model)은 텍스트로부터 고품질 오디오(예: 음악, 사운드 이펙트, 음성 등)를 생성하는 텍스트-투-오디오(text-to-audio, TTA) 모델입니다. Latent Diffusion 기반으로 효율성과 품질을 모두 확보하며, 텍스트 설명에 기반해 다양한 사운드를 생성할 수 있어 오디오 생성 AI의 대표 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의AudioLDM은 텍스트 임베딩을 조건으로 하여 오디오의 잠재 표현(latent representation)을 디퓨전 모델로 생성한 후, 이를 디코더를 통해 실제 파형(waveform)으로 복원하는 구조의 생성형 모델입니다.핵심 구조: Text Encoder + Latent Diffusion + Au..