인공지능 (27) 썸네일형 리스트형 [인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.. [AGI] AGI(인공 일반 지능)란 무엇인가? AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능을 의미합니다. AGI는 특정 작업에 한정된 AI(예: 현재의 머신러닝 알고리즘)와는 달리, 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 지닌 인공지능을 목표로 합니다.AGI의 주요 특징구분내용범용성특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 분야에서 인간과 유사한 지능을 발휘할 수 있습니다.학습 능력새로운 정보를 학습하고, 그 지식을 다양한 상황에 적용할 수 있습니다.적응성새로운 환경이나 상황에 빠르게 적응할 수 있습니다.자율성외부의 명령 없이도 스스로 목표를 설정하고 행동할 수 있습니다.인지 능력추론, 계획, 문제 해결, 이해, 학습 등 인간의 다양한 인지 능력을 갖추고 있습니다. AGI 개.. [AI Agent] AI 에이전트란 무엇인가? AI 에이전트는 자율적으로 동작하며, 주어진 환경에서 목표를 달성하기 위해 다양한 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 소프트웨어 엔터티입니다. 이들은 센서를 통해 환경을 감지하고, 인공지능 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하여 최적의 행동을 결정합니다. 결정된 행동은 액추에이터를 통해 실제 환경에 적용됩니다. AI 에이전트는 학습 알고리즘을 사용하여 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있으며, 다양한 상황에 적응할 수 있습니다. 이들은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 효율성을 높이고, 데이터 분석을 통해 통찰력을 제공합니다. AI 에이전트는 고객 서비스, 자율 주행, 금융 거래, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.AI 에이전트의 주요 특징1. 자율성 (Autonomy)AI 에이.. [XAI] 설명 가능한 AI란 무엇인가? XAI(설명 가능한 인공지능, eXplainable AI)는 인공지능(AI) 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다. 일반적인 AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 '블랙박스'로 작동하는 경우가 많습니다. 이는 모델이 어떻게 특정 결정을 내리는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다. XAI는 이런 블랙박스를 열어보고 그 안을 설명할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.Black Box 모델블랙박스 모델(Black Box Model)은 내부 구조나 작동 방식이 복잡하여 사람이 이해하기 어려운 AI 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 입력 데이터를 받아서 결과를 출력하지만, 그 과정이 어떻게 이루어지는지 명확히 알기 어렵습니다. 딥러닝 모델, 특히 심층 신경망이 대표적인 블랙박스 모델입니.. [Sovereign AI] 소버린 AI란 무엇인가? 소버린 AI(Sovereign AI)는 주권을 가진 독립적인 인공지능 시스템을 의미하며, 특정 국가나 조직이 외부의 간섭 없이 자율적으로 운영하고 통제할 수 있는 AI를 지칭합니다. 이러한 시스템은 다양한 측면에서 독립성을 유지하는 것이 중요합니다.주요 개념자율성(Autonomy):소버린 AI는 외부의 영향 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 수집, 처리, 의사결정을 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다.사례: 국가가 자국의 군사 시스템에 사용하는 AI는 외부의 간섭 없이 독립적으로 작동해야 합니다.안보와 프라이버시(Security and Privacy):소버린 AI는 민감한 데이터를 보호하고, 외부 해킹이나 침입으로부터 안전하게 지켜야 합니다.사례: 국가의 보건 시스템에 사용되는 A.. [인공지능] RLHF이란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.RLHF의 주요 개념강화 학습(Reinforcement Learning, RL):에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.인간 피드백(Human Feedback):에이전트의.. [FMOps] FMOps란 무엇인가? FMOps(Foundation Model Operations)는 파운데이션 모델의 개발, 배포, 유지보수, 모니터링을 효율적으로 관리하는 프레임워크와 프로세스를 의미합니다. 이 용어는 MLOps(Machine Learning Operations)에서 파생되었으며, 특히 대규모 파운데이션 모델의 운영을 최적화하는 데 중점을 둡니다. FMOps는 대규모 모델의 복잡성을 다루고, 이를 실제 환경에서 안정적으로 운영하기 위해 필요한 일련의 활동과 도구를 포함합니다. FMOps의 주요 구성 요소데이터 관리:데이터 수집 및 준비: 파운데이션 모델을 학습시키기 위한 대규모 데이터셋을 수집하고 전처리하는 과정입니다.데이터 버전 관리: 데이터셋의 버전을 관리하여 재현 가능성을 보장합니다.모델 학습 및 재학습:대규모 분산.. [FM] 파운데이션 모델(Foundation Model)이란 무엇인가? 파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 범용 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 태스크와 도메인에서 광범위하게 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 파운데이션 모델의 개념은 최근 몇 년간 AI 연구에서 큰 주목을 받고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 여러 분야에서 활용되고 있습니다.파운데이션 모델의 주요 특징대규모 데이터셋과 모델:파운데이션 모델은 방대한 양의 데이터로 사전 학습됩니다. 이 데이터는 다양한 출처에서 수집된 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 포함할 수 있습니다.모델 자체도 대규모로 설계되며, 수억 개에서 수천억 개의 파라미터를 가질 수 있습니다.범용성:이 모델들은 하나의 특정한 작업에.. 이전 1 2 3 4 다음
