CES_엔비디아의 코스모스

 

코스모스는 이미지와 비디오 데이터를 고도로 압축하여 효율적으로 토큰화하는 기술입니다.

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코스모스는 대규모 생성 모델의 학습과 추론에 최적화되어 있습니다.

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고압축 및 고품질 재구성 제공하고, 최대 2048배의 압축률을 지원하며, 높은 품질의 데이터 재구성이 가능합니다.

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기존 토크나이저 대비 최대 12배 빠른 것으로 보고 되고 있으며, 연속(latent) 및 이산(discrete) 토큰화를 지원하며, 다양한 생성 모델에 활용 가능하며, 확산 모델 및 오토레그레시브 모델 등에서 유용합니다.

=>> 양자화 코드도 지원 합니다

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로봇 학습 및 AI 세계 모델 구축 지원하며, 로봇이 주위 환경을 이해하고 다양한 작업을 수행할 때 도움을 줄 수 있습니다.

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GitHub에 공개되어 있어 개발자들 쉽게 접근 활용 가능하며, CUDA처럼 편리하게 활용할 수 있습니다.