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 ..
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 기술안녕하세요, 테크씬입니다. 저도 여러분과 마찬가지로 인공지능에 심취한 사람으로서, 최근에 RAG의 놀라운 성능에 감탄하고 있습니다. 오늘은 함께 자연어 처리(NLP) 분야에서 새로운 지평을 열고 있는 RAG에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다. 인공지능 어렵게 생각하실 필요 없습니다. RAG의 핵심: 외부 데이터 활용을 통한 정보 검색과 텍스트 생성RAG의 가장 큰 특징은 외부 데이터 소스를 활용하여 정보를 검색하고, 이를 기반으로 텍스트를 생성한다는 점입니다. 이는 인공지능 모델이 사용자의 질문에 보다 정확하고 풍부한 답변을 제공할 수 있게 해줍니다. 데이터 검색과 텍스트 생성의 완벽한 조화인공지능 분야에서 RAG는..
"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." 데이터 라벨링(Data Labeling)은 기계 학습 모델이 데이터를 이해하고 예측하는 데 필수적입니다. 이는 구글의 이미지 검색과 같은 실제 사례에서 볼 수 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 정확한 라벨을 붙이는 것은 도전적이죠. 하지만, 자동화와 AI의 발전으로 이 도전을 극복하고 있습니다. 미래에는 더욱 정교하고 다양한 데이터 유형의 라벨링이 가능해질 것입니다. 데이터 라벨링은 AI의 성능 향상, 효율적인 의사결정, 그리고 새로운 기술의 가능성을 열어줍니다. 꼭, 알아야 하죠! 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 우리 일상에 미치는 영향을 무시할 수 없는 주제, '데이터 라벨링'에 대해 이야기해보려 합니다. 이 주제가 왜 중요한지, 그리고 어떻게 우리의 미래..
"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..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기 ! 안녕하세요, 테크씬입니다. Google은 최근 기후 변화로 인한 폭염에 대처하기 위한 AI 기반 계획 도구를 개발했습니다. 이 도구는 열섬을 식별하고, '트리 캐노피' 범위를 모니터링하며, 긴급 알림을 통해 필수 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다. Google의 Environmental Insights Explorer(환경 인사이트 탐색기) 앱에서 주목할 만한 기능인 '트리 캐노피'는 AI와 항공 이미지를 사용하여 더 시원한 도시를 유지하기 위한 도시 내 숲 조성 방안을 이해하고 전략을 수립합니다. 이는 도시 내 녹지율을 높여 더 시원한 도시를 유지하는 데 중점을 둡니다. 트리 캐노피 기능은 애틀랜타, 시드니, 리스본, 파리를 포함한 전 세계 약 350개 도시로..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기! 안녕하세요, 테크씬입니다. 초파리 애벌레의 뇌에 대한 상세한 뉴런 지도를 만든 것은 신경과학 연구에 중요한 과제입니다. 이 지도는 3,016개의 뉴런과 548,000개의 시냅스의 배선을 보여 주며, 뉴런 간의 연결에 대한 전례 없는 수준의 세부 정보를 제공합니다. 과학자들은 이전에 다양한 동물의 뇌 구조를 지도화했지만, 이 새로운 지도는 뉴런 간의 연결에 대한 전례 없는 수준의 세부 정보를 제공하는 가장 복잡한 지도이기 때문이죠. 뇌의 작동을 이해하는 것은 AI Networ를 개선하는 것부터 시작해서, 신경 장애 치료법 개발에 이르기까지 다양한 잠재적 응용 분야가 있습니다. 이 때문에 매우 중요한 연구 분야이죠. 이 연구는 뇌가 정보를 처리하는 방식을 더 잘 이해..
테크씬의 Hot Tech 뉴스 떠먹이기! 최근 꽤 많은 사기범이 AI를 이용해 곤경에 처한 가족을 사칭하고 돈을 송금하도록 속이고 있습니다. 사기범들은 사랑하는 사람이 어려움에 부닥쳤을 때 도와주고 싶은 사람들의 마음을 악용해 사기를 칩니다. 이때 정교한 AI 기술을 이용해 사칭 전화를 걸고 있습니다. 최근에는 AI를 통해 사람의 목소리를 정확하게 복제할 수 있고 다양한 질문과 상황에 지능적으로 대응하도록 프로그래밍할 수 있기 때문에 이러한 사기가 더욱 그럴듯하게 느껴집니다. 노인 부부인 루스와 그렉은 손자를 사칭하며 현금을 요구하는 전화를 받은 후 이 사기의 희생양이 되었습니다. 특히 노년층은 기술에 익숙하지 않고 가족이라고 주장하는 사람을 쉽게 신뢰하기 때문에 이러한 유형의 사기에 취약할 수 있습니다..
"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..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 디지털 트랜스포메이션(DX)은 다양한 디지털 기술을 비즈니스의 모든 영역에 적용/통합하여 기업의 비즈니스 운영 방식과 고객에게 가치를 제공하는 방법 자체를 혁신하는 것임 기존의 비즈니스 모델로는 더 이상 기술 발전의 속도를 따라잡을 수 없기 때문에, 기업은 기존에 고수해 온 전략을 조정하고 발전시키는 것이 필수적임 디지털 혁신을 달성하기 위해서는 강력한 리더십과 비전, 혁신 문화, 기술에 대한 접근성, 데이터 기반 의사결정, 기술 기업 및 이해 관계자와의 파트너십이 필요함 예컨대, 시장 선도 기업이었던 블록버스터와 KODAK이 디지털 기술을 수용하지 못해 사라진 사례에서 알 수 있듯이, DX를 수용하지 못하는 기업은 경쟁업체에 뒤처지고 시장 점유율을 잃을 위험이 ..
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. 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..