반응형 전체 글344 97. 온디바이스 AI의 작동 원리와 이점 00. 서론 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서, AI 애플리케이션은 이제 클라우드 기반에서 벗어나 직접 사용자의 기기 내에서 작동하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 온디바이스 AI(On-Device AI)라는 새로운 패러다임을 창출하였습니다. 온디바이스 AI는 데이터를 기기 자체에서 처리함으로써 통신 지연을 최소화하고, 인터넷 연결이 불안정하거나 없는 환경에서도 AI 기능을 활용할 수 있게 해 줍니다. 또한, 사용자 데이터의 개인정보 보호와 보안을 강화하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 이 기술의 중요성은 데이터의 지속적인 확장과 이동성 증가에 따라 더욱 명확해지고 있습니다. 따라서, 온디바이스 AI의 작동 원리와 이점을 정확히 이해하고 이를 효과적으로 활용할 수 있는 연구와 개발이.. 2024. 4. 30. 96. AI를 활용한 소설 창작: GPT로 소설 쓰기 00. 서론 1) AI 기술의 발전과 창작 분야에의 적용 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 급속도로 발전하면서, 다양한 창작 분야에서 혁신적인 변화를 촉발하고 있습니다. 특히, 문학과 같은 창작 활동에 AI를 도입함으로써, 작가들은 새로운 아이디어를 생성하고, 복잡한 플롯을 구성하며, 등장인물 개발을 위한 독특한 방법을 탐구할 수 있게 되었습니다. AI 기술이 제공하는 도구와 알고리즘은 창작자들에게 무한한 가능성을 열어주어, 기존의 창작 방식을 크게 확장시키고 있습니다. 2) GPT와 같은 언어 모델이 소설 쓰기에 혁신을 가져온 방법 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 언어 모델은 소설 쓰기에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 모델들은 대규모 데이터셋에서.. 2024. 4. 29. 95. AI 할루시네이션(AI Hallucination) : 현상 이해, 해결 방법 00. 서론 1) AI 할루시네이션 정의와 발생 원인 AI 할루시네이션은 인공지능 모델이 실제 데이터나 사실과 무관하게 잘못된 정보나 가공된 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이는 주로 대규모 언어 모델에서 관찰되며, 모델이 훈련 데이터의 부정확성, 데이터의 편향, 또는 데이터 세트 간의 불일치로 인해 발생합니다. 예를 들어, 특정 단어나 문맥에 대한 잘못된 학습이 할루시네이션을 유발할 수 있으며, 이는 AI가 허구의 사실을 생성하게 만듭니다. 할루시네이션은 텍스트 생성 AI에서 특히 흔하며, 사용자 질문에 대한 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 2) 현대 AI 기술에서 할루시네이션 해결의 중요성 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 AI 기술의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 매우 중요합니다. AI가 .. 2024. 4. 28. 94. AI 피드백 루프 : 인공지능 모델의 지속적 향상 00. 서론 인공지능 기술이 우리 생활의 다양한 측면을 혁신하면서, 그 중요성과 영향력은 계속해서 증가하고 있습니다. AI 시스템은 의료 진단에서부터 자동차 운전, 금융 서비스 결정까지 폭넓게 활용되고 있으며, 이러한 시스템들이 제공하는 결정들은 점점 더 복잡해지고 섬세해지고 있습니다. 이런 배경 속에서, AI 모델의 품질과 신뢰성을 유지하는 것은 매우 중요한 과제가 되었습니다. 모델이 잘못된 정보를 학습하거나 오류를 내면, 그 결과는 단순한 불편에서 심각한 사고에 이르기까지 다양할 수 있습니다. AI 피드백 루프는 이러한 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 피드백 루프는 AI 모델이 실제 세계의 데이터와 사용자의 입력을 지속적으로 학습하면서 그 성능을 개선하도록 돕습니다. 이 과정은 AI 시스템이 실시간.. 2024. 4. 27. 93. AI 전투기 조종사의 현실적 가능성 00. 서론 1) 인공지능 기술의 항공 분야 적용 배경 인공지능(AI) 기술의 항공 분야 적용은 기술의 진보와 함께 점차 확대되어 왔습니다. 최초의 AI 항공 응용은 주로 항공 교통 관리와 항로 계획에서 시작되었으나, 기술이 발전함에 따라 더 복잡한 작업에도 사용되기 시작했습니다. 이는 컴퓨터 비전, 패턴 인식, 의사 결정 지원 시스템과 같은 AI의 다양한 기능이 항공기의 자동 조종과 정밀한 비행 경로 계산에 기여할 수 있음을 의미합니다. 또한, AI는 비행 훈련 시뮬레이터의 현실감을 높이는 데에도 중요한 역할을 하며, 조종사들의 훈련 과정에서 다양한 비상 상황을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 2) AI 조종사 기술의 최근 발전과 DARPA의 역할 최근에는 AI 기술이 실제 조종사와 유사한 수준에서 .. 2024. 4. 26. 92. Meta 라마 3 (Llama 3) : 다음 세대의 AI를 위한 준비 00. 서론 1) Meta Llama 3의 발표와 기존 모델과의 차이점 Meta가 최근 발표한 Llama 3은 이전 모델들과 비교하여 상당한 기술적 진보를 보여줍니다. 이 새로운 모델은 8B 및 70B 파라미터 버전으로 제공되며, 이는 기존의 Llama 2 모델을 크게 앞서는 성능을 자랑합니다. Meta Llama 3은 향상된 토크나이저를 사용하여 언어를 더 효율적으로 인코딩하고, 더 큰 훈련 데이터셋을 바탕으로 사전 훈련되어, 이전 모델들보다 더 정교하고 다양한 반응을 제공할 수 있습니다. 또한, 이 모델은 그룹화된 쿼리 주의력(Grouped Query Attention, GQA) 기법을 적용하여 추론 효율성을 개선했습니다. 2) 고성능 AI 모델로서의 기대와 업계에 던지는 도전 Meta Llama 3.. 2024. 4. 25. 이전 1 ··· 39 40 41 42 43 44 45 ··· 58 다음 반응형
