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인공지능

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[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..
[인공지능] FineTuning이란 무엇인가? 파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 일반적으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 맞게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인이나 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 파인튜닝은 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.파인튜닝의 주요 개념사전 학습(Pre-Training):대량의 일반적인 데이터셋을 사용하여 모델을 처음부터 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.예: 자연어 처리에서 GPT-3와 같은 모델은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 사전 학습됩니다.파인튜닝(Fine-Tuning):사전 학습된 모델을 특정 작업..
[인공지능] 생성형(Gen) AI란 무엇인가? 생성형 AI(Generative AI)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있으며, 주로 딥러닝 모델을 사용합니다. 생성형 AI는 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 여러 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 하고 있습니다. 생성형 AI의 주요 개념생성 모델:생성 모델은 새로운 데이터를 생성하기 위해 학습되는 모델입니다. 대표적인 생성 모델에는 다음이 포함됩니다:GAN (Generative Adversarial Networks): 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 서로 경쟁하면서 학습하는 방식으로, 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다.VAE (Variationa..
[LangChain] LangChain이란 무엇인가? 개념 요약 정리! LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축하고 관리하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 언어 처리 작업을 일련의 단계로 구성하여 효율적으로 수행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 프롬프트 보강, 응답 조정, 컨텍스트 제공, 다중 LLM 관리가 있으며, 다양한 데이터 소스와의 통합을 통해 모델의 성능을 극대화합니다. 이로 인해 챗봇, 질문 응답 시스템, 콘텐츠 생성 등의 작업을 간소화하고 자동화할 수 있습니다.주요 개념모듈화(Modularity)LangChain은 다양한 구성 요소를 모듈화하여 각 단계별로 독립적으로 관리하고 재사용할 수 있게 합니다. 예를 들어, 데이터 전처리, 모델 호출, 후처리 등을 개별 모듈로 분리할 수 있습니다.체인(C..
[프롬프트 엔지니어] Self-Consistency(자기 일관성) 개념 정리! 개념 및 컨셉 배경Self-Consistency는 프롬프트 엔지니어링에서 AI 모델의 응답의 일관성을 유지하고 개선하는 기법입니다. 기본적으로, Self-Consistency는 모델이 동일한 입력에 대해 여러 번의 출력을 생성하고, 이러한 출력을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할 수 있는 응답을 선택하는 방식으로 작동합니다. 이 기법은 특히 복잡하거나 모호한 질문에 대해 신뢰할 수 있는 답변을 얻기 위해 사용됩니다.기반 기술Self-Consistency의 기반 기술은 다음과 같습니다:다양한 출력 생성: 모델이 동일한 프롬프트에 대해 여러 번의 응답을 생성합니다. 이를 통해 모델이 다양한 관점이나 방법으로 질문에 접근할 수 있습니다.응답 비교 및 평가: 생성된 여러 응답을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할..
[프롬프트 엔지니어링] Few-Shot Prompting이란 무엇인가? Few-Shot Prompting은 AI, 특히 대규모 언어 모델(GPT-4 등)에서 새로운 작업을 수행할 때, 몇 개의 예시를 제공하여 모델이 작업의 맥락과 요구 사항을 이해하도록 하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 특정 작업을 배우기 위해 대량의 데이터나 사전 훈련 없이도 효과적으로 작동할 수 있게 해줍니다.Few-Shot Prompting 개념Few-Shot Prompting은 다음과 같은 경우에 유용합니다:빠른 학습: 모델이 새로운 작업에 대해 빠르게 적응해야 할 때.적은 데이터: 많은 예시를 제공할 수 없는 상황에서 유용.일관성 유지: 모델이 특정 스타일이나 형식을 일관되게 유지해야 할 때.Few-Shot Prompting의 구조Few-Shot Prompting은 일반적으로 다음과 같은 구조를 ..

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