안녕하세요, 테크씬입니다! 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 우리의 일상과 업무 방식에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 사실 놀라울 정로도 빠르게 세상이 변화하고 있어서, AI와 분석이 주 업무인 저도 놀라울 따름입니다. 특히, 최근에는 구글의 '제미나이 프로'를 탑재한 구글 바드와 오픈AI의 챗GPT가 사용자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 이 두 AI 챗봇은 각각 독특한 기능과 장점을 가지고 있어, 사용자들이 보다 효율적이고 편리하게 정보를 얻고, 다양한 작업을 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 이번 포스팅에서는 구글 바드와 챗GPT의 기능적 차이점, 특히 제미나이 프로 모델이 탑재된 구글 바드의 최신 업데이트와 그 특징, API 가격 및 사용법 등을 비교하며, 한국에서의 접근성과 어떻게..
안녕하세요, 테크씬입니다. 여러분, 최근 뜨거운 이슈가 되고 있는 '챗 GPT 스토어'에 대해 들어보셨나요? 오늘은 OpenAI가 선보인 이 혁신적인 플랫폼에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다. 사용자 피드백부터 커스텀 GPT의 문제, 그리고 GPTPlay 스토어의 미래 비전까지, '챗 GPT 스토어'의 모든 것을 오늘 여러분과 공유하고자 합니다. '챗 GPT 스토어'에 대한 이해 '챗 GPT 스토어'는 OpenAI가 만든 새로운 혁신적인 플랫폼입니다. 이 글에서는 '챗 GPT 스토어'의 핵심 사항을 구조화된 형식으로 상세히 설명하겠습니다. 1. '챗 GPT 스토어'의 정의와 목적 '챗 GPT 스토어'는 AI 챗봇을 사고팔 수 있는 온라인 마켓플레이스로, OpenAI가 개발 및 운영함. 이 플랫폼은 기술적..
안녕하세요, 테크씬입니다. 오늘은 GPU와 CPU, 그리고 발더스 게이트 3에 적합한 GPU 추천에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 최신 게임과 기술의 발전으로, 올바른 하드웨어 선택의 중요성이 어느 때보다 높아졌죠.^^. 금번 포스팅을 통해 GPU와 CPU의 차이점을 명확히 이해하고, 발더스 게이트 3와 같은 고사양 게임을 위한 최적의 GPU 선택에 도움을 드리고자 합니다. 발더스 Vulkan, DirectX 선택발더스3 AMD, 엔비디아 GPU CPU (Central Processing Unit, 중앙 처리 장치) 역할: 컴퓨터의 두뇌와 같은 존재로, 다양한 종류의 작업을 처리합니다. 특징: 다양한 작업 수행: 일반적인 컴퓨터 작업, 예를 들어 문서 작성, 웹 브라우징, 파일 관리 등을 처리합니다...
안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. LLM과 chatGPT의 시대가 열린지 벌써 1년이 지났습니다. 오늘은 인공지능 기술의 최전선에 서 있는 두 혁신적인 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Few-Shot Learning에 대해 이야기해보려 합니다. 이 두 기술은 어떻게 인공지능을 더욱 스마트하고 효율적으로 만들 수 있는지, 그리고 우리의 일상과 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴볼 거예요. 지금부터 RAG와 Few-Shot Learning이 만들어낸 멋진 시너지의 세계를 탐색해 보시죠. 관련 인기 기사 List LLM, NLP, RAG 한방 이해데이터 사이언티스트 이해/전망Fine-Tuning(파인튜닝) 이해 대규모 언어 모델(Large Language Mode..
챗GPT의 근간, Seq2Seq 모델 알아보기 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 인공지능 언어 처리의 핵심 기술 중 하나인 GPT와 Seq2Seq 모델의 세계로 여러분을 초대하겠습니다.^^. 많은 분들이 사용하는 번역 서비스에서부터 챗GPT처럼 똑똑한 챗봇에 이르기까지, 우리 일상 속 깊숙이 자리 잡은 이 기술은 어떻게 말(language)을 배우는지, 어떻게 우리와 대화하는지 궁금하실 겁니다! 이제 호기심 가득한 마음을 가지고 함께 떠나봅시다. 관련 인기글 확인하기 GPT의 RAG란 무엇인가AI, 머신러닝, 딥러닝 한방구분 Seq2Seq 모델에 대한 깊이 있는 이해 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 인공 신경망의 한 유형으로, 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 과정을 학습..
안녕하세요, 테크씬입니다! AI와 언어 모델에 대한 최신 트렌드를 탐구하는 여러분을 환영합니다! 오늘은 인공지능 분야의 두 거대한 산, LLM(초거대 언어 모델)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 세계로 여러분을 안내하려고 합니다. 이 블로그 포스팅을 통해, 이들 모델이 어떻게 우리의 언어를 이해하고, 어떻게 새로운 차원의 커뮤니케이션 능력을 펼쳐 보이는지 함께 탐구해 보겠습니다. LLM과 GPT: 언어 이해의 새로운 지평을 열다 이 글에서는 LLM과 GPT, 그리고 그들의 최신 버전인 LLaMA-2 모델에 대해 깊이 있게 탐구할 것입니다. 우리는 이들 모델이 어떻게 프리트레이닝과 파인튜닝을 통해 언어를 배우고, 어떻게 이 지식을 다양한 분야에 적용하는지 살펴볼 ..
안녕하세요, 데이터의 다채로운 세계로 여러분을 안내할 Tech Insight B입니다! 오늘은 데이터 과학의 심오한 주제 중 하나인 '차원 축소 기술'에 대해 이야기해보려고 합니다. 고차원 데이터는 우리가 살아가는 디지털 세계의 복잡성을 담고 있지만, 이를 명확하게 이해하고 해석하는 것은 결코 쉽지 않죠. 이러한 복잡한 데이터를 우리가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 바로 '차원 축소'인데요, 오늘은 이 차원 축소의 마법에 대해 함께 알아보겠습니다. 인기글 살펴보고 가기 데이터 사이언티스트 총정리AI,머신러닝, 딥러닝, 한방구분ChatGPT, LLL, RAG 이해 데이터를 들여다보는 새로운 창: 차원 축소의 마법 차원 축소는 고차원의 복잡한 데이터를 더 낮은 차원의 공간으로 효과적으로 변환함으로써..
여러분, 안녕하세요! 테크씬입니다. 오늘은 인공지능(AI) 기술이 우리 삶에 어떤 변화를 가져오고 있는지, 그리고 그 변화의 핵심을 탐구해보려고 해요! '지금부터 특히 GPT, LLM과 관련한 AI 기술의 발전과 우리 일상에 미치는 영향을 함께 살펴볼 거예요. AI 기술은 이미 우리의 일상 곳곳에 스며들어 있습니다. 스마트폰의 음성 인식부터 온라인 쇼핑의 추천 시스템까지, 우리는 이미 AI와 함께 생활하고 있죠. 하지만 AI 기술의 '보이는' 면만큼이나 '보이지 않는' 면도 우리 삶에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 금번 포스팅에서는 AI 기술의 다양한 측면을 탐구하며, 특히 OpenAI와 GPT 시리즈의 발전 과정을 살펴볼 예정입니다. GPT-1부터 GPT-4에 이르기까지, 각 시리즈가 어떻게 자연어 ..
IT와 DT(DX): 비즈니스 성공을 위한 두 기술의 핵심 역할 및 차이점에 대한 심층 분석 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 디지털 시대에는 기술의 발전이 기업 경영과 비즈니스 전략에 결정적인 영향을 미치고 있습니다. 특히, 정보기술(IT)과 디지털 변환(DT, DX)은 빠르게 변화하는 시장에서 기업이 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 추구하는 데 있어 중심 역할을 하고 있습니다. DX는 Digital Transformation을 뜻하죠. 이 문서에서는 기존에 지속해서 사용되던 IT와 DT(DX)의 차이점, 그리고 각각이 비즈니스에 어떤 방식으로 영향을 미치는지에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 관련 인기글 확인하기 AI, 머신러닝, 딥러닝 완전 이해GPT, LLM 등 한방 이해하기PM, PL, ..
안녕하세요, 테크씬입니다. 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 유사도와 거리 측정은 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 측정 방법은 다양한 데이터 유형과 문제 상황에 따라 그 중요성이 달라질 수 있으며, 다양한 유사도 및 거리 측정 방법은 각각 고유의 특성과 적용 분야를 가지고 있습니다. 이 문서에서는 이러한 다양한 유사도 및 거리 측정 방법을 상세하게 살펴보고, 각각의 방법이 어떻게 작동하는지, 어떤 상황에 유용한지 한번 알아보시죠. 관련 인기글 확인 AI, 머신러닝, 딥러닝 구분하기데이터 사이언트스트, 꿀요약스몰 데이터로 AI 만드는 방법 벡터 기반 유사도 측정 방법 1. 코사인 유사도 (Cosine Similarity) 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 기반으로 한 유사도 측정 방법입니다. 이 방법..
안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘의 포스팅에서는 최근 큰 관심을 끌고 있는 ChatGPT의 근간, 즉 LLM (Large Language Models)과 그 세부 조정 방법인 Fine-Tuning에 대해 깊이 있게 다룰 예정입니다. 기술에 대한 일반적인 이해가 부족한 분들을 대상으로 이 글을 작성하였으니 비전공, 비전문가라도 걱정 안 하셔도 좋습니다.^^. 목적은 LLM과 Fine-Tuning의 필요성과 그 활용 사례를 통해 여러분에게 새로운 지식과 통찰을 제공하는 것입니다. 지금 한번 같이 살펴보시죠. 관련된 인기 글 추천 챗GPT, LLM 한방 정리하기데이터 사이언티스트, 한번에 이해하기AI, 머신러닝, 딥러닝 깔끔 구분하기 1. LLM과 Fine-Tuning? LLM이란 무엇인가? Large Lang..
RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI의 혁신적인 기술 안녕하세요, 테크씬입니다. 여러분! 오늘은 자연어 처리(NLP) 분야에서 새로운 혁신을 불러일으키고 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 알아보겠습니다. 저 역시 RAG의 놀라운 성능을 직접 경험해봤기에, 여러분과 이 새로운 기술에 대한 정보를 공유하고 싶어요. 최근 AI 강의와 온라인 교육이 널리 퍼지면서, 우리는 인공지능 기술의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 그 중에서도 RAG는 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 능력을 한 단계 더 끌어올려, 데이터 검색과 텍스트 생성의 환상적인 조합을 제공합니다. RAG의 특장점: 외부 데이터 소스 활용..
안녕하세요, 여러분! 오늘도 테크씬입니다! 최근에 Data Science 분야와 Data Scientist 직업에 대해서 굉장히 높은 관심을 보여주신 많은 분들이 계셨습니다. 그런 분들의 열정과 관심에 깊은 감사의 마음을 표현하고 싶네요.^^. 또한, Data Scientist가 되는 길을 모색하고 있는 수많은 분들이 제 개인 블로그를 찾아와 주셨습니다. 그리고 그 많은 분들 중에서도 특히 "Data Scientist가 되기 위해서는 어떠한 주제나 기술들을 깊게 공부해야 하는지?"라는 질문을 주셨어요. 그래서 저는 여러분들의 이러한 궁금증을 해결해 드리기 위해서, 약 16주(대략 4개월 정도) 동안 진행할 수 있는 Data Science 분야의 이론적인 지식을 체계적으로 다루는 학습 커리큘럼을 세심하게 ..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 분석가, 빅데이터 분석가, 데이터 사이언티스트는 모두 데이터를 활용해 가치를 창출하지만, 그들이 처리하는 데이터의 복잡성, 사용하는 도구 및 기술, 그리고 풀어야 하는 문제의 복잡성에 따라 역할이 크게 다름 데이터 분석가는 기본적인 통계 및 데이터 처리 능력이 필요하고, 빅데이터 분석가는 빅데이터 플랫폼과 프로그래밍 능력을 필요로 함. 데이터 사이언티스트는 고급 프로그래밍, 머신러닝 및 AI, 수학 및 통계에 대한 깊은 이해가 필요함 이들은 모두 다양한 도구와 기술을 활용하여 기업이 데이터 주도적인 의사결정을 내리는 데 도움을 주는 핵심 역할을 함. 이를 이해하는 것이 현대 사회에서 필수적임 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! 오늘은 '데이터'와 관련된 직업..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 프롬프트 엔지니어링은 AI가 더욱 정확하고 자연스럽게 반응하도록 지시사항을 구성하는 기술입니다. 이는 레시피, 웨이터에게의 주문, 또는 GPS 안내와 같은 비유로 이해할 수 있습니다. ChatGPT에서 프롬프트 엔지니어링은 명확하고 구체적인 프롬프트 사용, 문맥을 고려한 설계, 긴 프롬프트의 사용, 연속적인 대화에서 프롬프트 유지, 실험적 접근법의 활용 등을 포함합니다. 프롬프트 엔지니어링은 Amazon의 '알렉사'와 같은 음성 인식 AI부터 테슬라의 자율주행 자동차에 이르기까지 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 기술은 AI가 더욱 효과적으로 작동하고, 더욱 유용한 정보를 제공하도록 돕습니다. 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 우리가 살아가는 이 빠르게 변화하는 세..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." GPT와 LLM은 모두 AI 기반 언어 모델(or 알고리즘)로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연스럽게 새로운 텍스트를 생성함. GPT는 특정 맥락에 따라 텍스트를 생성하며, LLM은 더 큰 데이터셋에서 학습한다는 차이 ChatGPT는 GPT 방법론을 기반으로 한 대화형 AI '상용 서비스'로, 사용자와 자연스럽고 유익한 대화를 제공하는 것을 목표로 함. 이는 고객 서비스, 교육, 게임 등 다양한 분야에 활용되고 있음 GPT, LLM, ChatGPT의 관계와 차이점: GPT와 LLM은 AI의 언어 이해와 생성 능력에 초점을 맞춘 기술이며, 크기와 적용 분야에서 차이가 있음. ChatGPT는 이들 기술을 기반으로 하되, 사용자와의 대화에 특화되어 있음 안녕하세요..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기 ! 최신 생성형 AI 모델 DALL-E 2와 스테이블 디퓨전은 여전히 심각한 편향성을 보여준다. 허깅 페이스와 독일 라이프치히 대학교 연구원들은 AI 이미지 생성 모델의 편향성을 확인할 수 있는 온라인 툴을 개발하였다. 연구원들은 다양한 인종, 성별, 직업으로 구성된 96,000장의 이미지를 생성하여 편향성을 분석하였다. 군집화(Clustering) 기술을 사용하여 이미지에 숨겨진 패턴을 찾아내고, AI 이미지 모델이 어떤 주제를 기준으로 그룹으로 분류하는지를 분석하였다. 연구 결과, AI 이미지 모델은 백인 남성 이미지를 생성할 가능성이 높으며, 영향력 있는 지위에 있는 사람의 이미지를 생성하도록 지시할 때 편향성이 더욱 두드러진다. 형용사와 직업의 조합에 따라 ..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." LLM과 생성형 AI 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 빠르고 고품질로 생성 활용 사례: 콘텐츠 제작, 고객 지원, 창작적 활동 등 직업 변화 AI 기술 발전으로 인해 일부 직업은 자동화되거나 대체되며 새로운 직업이 등장 영향받는 분야: 기술 및 IT, 금융 및 법률, 교육 및 의료 등 변화 대응 지속적인 학습과 창의력, 유연성을 강조 정부와 기업의 역할: 교육 및 재교육 프로그램 지원, 사회 안전망 구축, 데이터 보안 및 개인정보 보호, 기술의 부정확한 사용에 대한 규제 등 필요 안녕하세요, 테크씬입니다! 최근 인공지능(AI)의 발전으로 우리의 삶은 급속하게 변화하고..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 기존의 AI 모델 혹은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요했기 때문에 일부 애플리케이션 혹은 시스템에 적용하는 것은 매우 현실성이 없다는 이론이 팽배했음 Few Shot 러닝과 Zero Shot 러닝은 머신러닝 모델이 제한된 데이터로 학습하고 충분한 샘플이 없이도 새로운 클래스 혹은 카테고리를 분별해 낼 수 있도록 하는 대체적이고 새로운 머신러닝 기법임 해당 방법론은 여러 장점을 지니며 다양한 영역에 적용되고 있음. 예컨대, Google, Airbnb, Apple과 같은 회사에서 이를 자사 제품에 성공적으로 적용함으로써 기존에 적용 불가했던 머신 러닝 기법을 혁신하고 경쟁 우위를 강화함 AI(인공지능)와 머신 러닝은 자율 주행 자동차에서 의..
5줄 요약! • MLOps는 기존 DevOps의 모범적인 사례와 ML 혹은 인공지능의 고유한 특성을 결합한 ML 모델 관리에 대한 새로운 접근 방식임 • MLOps는 ML 모델의 배포/관리에 중점을 두고 데이터 및 모델 관리에 중점을 둠 • MLOps를 통해 조직은 인공지능 및 ML 모델의 출시 시간을 단축하고, 모델의 정확도를 개선하며, 거버넌스 및 컴프라이언스 이슈를 개선할 수 있음 • MLOps를 구현하는 것은 특히 ML과 DevOps 모두에 대한 전문가가 부족하기 때문에 어려우며, 또한 이미 기존의 다른 IT 시스템을 구축한 상태에서는 통합하는 데에 난점이 있음 • 이러한 난점에도 불구하고, 여러 글로벌 선도 기업들이 이미 MLOps를 성공적으로 구현하였음 오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 환경에..
1. 디지털화의 가속화 (DX), 새로운 직업들 지난 10년간, 특히 지난 5년간 세상은 급격히 변화하면서 삶과 일의 중심부가 디지털화되고 축이 변화하는 DX(Digital Transformation, 디지털 전환)를 경험하고 있습니다. 이제 DX와 관련이 없는 것이 없을 정도로 이곳저곳에서 이러한 현상이 일어나고 있죠. DX은 디지털 기술을 사용하여 조직이 운영되고 고객에게 가치를 제공하는 방식을 근본적으로 바꾸는 과정입니다. 효율성을 개선하고 성장을 촉진하기 위해 Business Model, 프로세스, 데이터, 분석 및 자동화 사용의 변화가 수반됩니다. 여기에는 기존 매뉴얼 프로세스의 자동화, 의사 결정을 주도하기 위한 데이터 분석 도입, 새로운 디지털 제품 및 서비스 개발 등이 포함되죠. 궁극적으로..
1. AI, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 그 관계 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 모두 우리가 일상을 살아가는 방식, 그리고 일하는 방식을 바꿀 수 있는 기술이며, 이는 높은 잠재력을 뽐내며 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 용어들은 많은 사람들 사이에서 구분되지 않고 사용되지만, 사실 뚜렷하게 구분되며 명확한 차이를 갖고 있죠. 이 포스팅의 목적은 AI, ML 및 DL에 대한 포괄적인 개요를 제공하고 독자들이 이러한 기술 간의 차이점을 이해하도록 돕고자 합니다. a. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계 정의 간단히 요약하면 다음과 같습니다. 인공지능(AI) > 머신러닝(ML) > 신경망 계열 ML 기법 > 딥러닝(DL) 많은 이들이 AI, ML, DL이 각기 완전히 다른 기법 혹은 방법론..