반응형 인공지능3 더 나은 AI로!! 파인튜닝(Fine-tunning) 인공지능 기술은 데이터 활용과 알고리즘 연구가 활발히 이루어지면서 꾸준히 진화하고 있다. 다양한 분야에서 AI를 도입하려는 시도가 이어지며, 학습 효율과 성능을 높이기 위한 연구도 활발하게 진행 중이다. 특히 사용자 맞춤형 결과를 얻거나 특정 문제 해결에 집중하기 위해 정교한 모델 설정과 최적화 과정을 거치게 된다. 이러한 환경에서 탄생한 중요 학습 방식은 적용 분야마다 미세 조정을 통해 더 정확하고 효율적인 예측을 가능하게 만든다.정교한 모델 설계의 중요성모델을 단순히 구축하는 것만으로는 목표 성능을 달성하기 어렵다. 빅데이터와 고성능 하드웨어가 뒷받침된다고 해도, 해당 모델이 실제 환경에서 얼마나 최적화되어 작동하느냐가 관건이 된다. 이때 세부적인 매개변수를 어떻게 조절하고, 주어진 데이터 특성에 따.. 2025. 2. 25. 더 강력한 인공지능으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 데이터의 폭발적인 증가 속에서 정확하고 신뢰할 만한 정보를 얻는 일은 점점 더 중요해지고 있다. 기술이 발전함에 따라 새롭게 등장하는 기법들을 유심히 살펴보는 것은 필수적이며, 특히 자연어 처리 영역에서는 혁신적인 방식들이 끊임없이 개발되고 있다. 이 가운데 RAG는 방대한 자료를 실시간으로 참조해 풍부한 텍스트를 생성하도록 돕는 대표적인 접근법으로 주목받고 있다.RAG의 기본 개념RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 인공지능 모델이 외부 지식을 능동적으로 활용해 자연스럽고 풍부한 텍스트를 만들어내도록 고안된 기법이다. 과거에는 모델 내부에 학습된 정보에만 의존하는 경우가 많았으나, 이는 새로운 사실이나 최신 동향을 반영하기가 어려웠다. 그러나 RAG는 데이터베이스나.. 2025. 2. 24. 대규모 언어 모델 LLM (Large Language Model), AI, 인공지능 최근 인공지능 연구가 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 여러 기업과 학계에서는 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석해 사람처럼 자연스러운 언어를 구사하려는 노력을 기울이고 있다. 이러한 환경에서 주목받는 것이 바로 LLM이다. 이는 대규모 텍스트를 학습하여 언어와 맥락을 이해하는 능력을 갖춤으로써 여러 응용 분야에서 혁신적인 결과를 보여주고 있다.언어 모델의 확장과 중요성과거에는 텍스트 분석이 제한된 규칙 기반 시스템에 머무르는 경우가 많았다. 하지만 컴퓨팅 자원의 증가와 알고리즘의 발전 덕분에 훨씬 더 복잡한 상황을 다룰 수 있게 되었다. 방대한 자료를 통해 언어 간 맥락과 뉘앙스를 학습하는 기술은 이전 세대와는 비교할 수 없을 만큼 뛰어난 성능을 자랑한다. 이러한 성능은 단순히 .. 2025. 2. 24. 이전 1 다음
