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AI,DT79

AI의 맞춤 학습 : 미세 조정(파인 튜닝)의 모든 것 미세 조정(Fine-tuning)은 사전 학습된 AI 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 이 글에서는 미세 조정의 개념, 방법, 장단점, 그리고 실제 응용 사례에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI를 우리의 특정 needs에 맞게 조정하는 '미세 조정' 기술에 대해 알아볼게요. 어떻게 하면 범용 AI를 나만의 전문가로 만들 수 있을까요? 함께 미세 조정의 세계로 들어가 볼까요?미세 조정(파인튜닝)이란?미세 조정은 대규모로 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가적으로 학습시키는 과정입니다.주요 특징전이 학습: 기존 지식을 새로운 작업에 전이적은 데이터로 학습: 소량의 데이터로도 효과적인 학습 가능빠른 적응: 새로운 작업에 빠르게 적응 가능성능 .. 2024. 10. 4.
AI의 언어 이해력 : 임베딩(Embedding)의 마법 임베딩(Embedding)은 복잡한 데이터를 컴퓨터가 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 AI 기술입니다. 이 글에서는 임베딩의 개념, 작동 원리, 응용 분야, 그리고 일상생활에 미치는 영향에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI가 어떻게 언어를 이해하고 처리하는지를 가능케 하는 핵심 기술인 '임베딩'에 대해 알아볼게요. 단어나 문장을 숫자로 표현한다고? 궁금하지 않나요? 함께 임베딩의 세계로 빠져볼까요?임베딩이란?임베딩은 텍스트, 이미지, 음성 등의 복잡한 데이터를 벡터(숫자의 배열)로 변환하는 과정입니다.주요 특징차원 축소: 고차원의 데이터를 저차원의 벡터로 변환의미 보존: 원본 데이터의 의미와 관계를 유지연산 가능: 벡터 간 수학적 연산 가능 (유사도 계산 등)임베딩의 작동 원.. 2024. 10. 4.
AI 증류(Distillation) : 더 작고 빠른 AI의 비밀 AI 증류(Distillation)는 대규모 AI 모델의 지식을 더 작은 모델로 전달하는 기술입니다. 이 글에서는 AI 증류의 개념, 방법, 장단점, 그리고 실제 응용 사례에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI 세계의 '다이어트' 기술이라고 할 수 있는 'AI 증류'에 대해 알아볼게요. 어떻게 하면 AI를 더 작고 빠르게 만들 수 있을까요? 그 비밀을 함께 파헤쳐봐요!AI 증류란?AI 증류는 큰 AI 모델(교사 모델)의 지식과 능력을 더 작은 모델(학생 모델)로 전달하는 프로세스입니다.주요 특징지식 전달: 큰 모델의 '지혜'를 작은 모델에게 전수성능 유지: 크기는 줄이되, 성능은 최대한 유지효율성 증대: 더 적은 리소스로 비슷한 결과 도출AI 증류의 작동 원리교사 모델 준비:.. 2024. 10. 4.
AI의 기억력 : 컨텍스트 창(Context Window)의 모든 것 컨텍스트 창(Context Window)은 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 나타냅니다. 이 글에서는 컨텍스트 창의 개념, 중요성, 그리고 이것이 AI의 성능과 응용에 미치는 영향에 대해 자세히 알아봅니다. 안녕하세요, 일잘냥입니다! 오늘은 AI의 '기억력'과 관련된 중요한 개념인 '컨텍스트 창'에 대해 이야기해볼게요. AI가 얼마나 많은 정보를 한 번에 기억하고 처리할 수 있는지, 그리고 이것이 왜 중요한지 함께 알아볼까요?컨텍스트 창이란?컨텍스트 창은 AI 모델, 특히 언어 모델이 한 번에 고려할 수 있는 텍스트의 길이를 의미합니다.주요 특징토큰 단위: 일반적으로 토큰 수로 측정 (1 토큰 ≈ 3/4 단어)모델별 차이: 각 AI 모델마다 다른 크기의 컨텍스트 창 보유양방향성: 입력된 .. 2024. 10. 4.
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