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인공지능

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[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..
[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..
[WorkFlow] 일잘하는 사람들은 모두 안다는 Zapier 알아보기! Zapier는 다양한 웹 애플리케이션과 서비스를 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 해주는 도구입니다. Zapier를 사용하면 코딩 없이도 여러 애플리케이션 간의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 노력을 절약하고, 반복적인 작업을 줄이며, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.Zapier의 주요 개념Zap:Zap은 Zapier에서 정의한 자동화된 워크플로우를 의미합니다. Zap은 하나의 트리거와 하나 이상의 액션으로 구성됩니다.Trigger: Zap이 시작되는 조건입니다. 예를 들어, Gmail에서 새로운 이메일을 받았을 때, Google Sheets에 새로운 행이 추가되었을 때 등이 트리거가 될 수 있습니다.Action: 트리거가 발생했을 때 수행되는 작업입니다. 예를 들어, 새로운 ..
[인공지능] 멀티모달(Multi Modal) AI란 무엇인가? 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 종류의 데이터 형태(또는 모달리티)를 처리하고 통합하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 데이터 형태에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 종류가 포함될 수 있습니다. 멀티모달 AI는 각 모달리티에서 얻은 정보를 결합하여 보다 정교하고 정확한 분석을 수행할 수 있도록 합니다.멀티모달 AI의 주요 구성 요소데이터 처리 및 표현:텍스트: 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터를 이해하고 분석합니다. 예를 들어, 텍스트의 감정 분석, 키워드 추출, 문장 의미 이해 등이 포함됩니다.이미지: 컴퓨터 비전 기술을 통해 이미지를 분석합니다. 예를 들어, 객체 인식, 이미지 분류, 장면 이해 등이 포함됩니다.오디오: 음성 인식 및..
[Vector Database] 벡터 데이터베이스란 무엇인가? 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 벡터 형식의 데이터를 저장, 쿼리하고 분석하는데 특화된 데이터베이스입니다. 벡터는 공간상의 점을 나타내는데 사용되며, 각 벡터는 다차원 공간에서의 위치를 나타냅니다. 이러한 데이터베이스는 주로 유사성 검색(similarity search)과 같은 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 유사한 항목을 검색하거나 분석하는 데 활용됩니다.벡터 데이터베이스는 어떻게 사용되나요? 유사성 검색(Similarity Search): 벡터 데이터베이스는 유사한 항목을 검색하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지나 오디오와 같은 다양한 유형의 벡터 데이터를 저장하고, 이를 기반으로 사용자가 입..

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