반응형 머신러닝11 249. 2024 노벨 물리학상: 존 홉필드와 제프리 힌턴의 머신러닝 연구 2024 노벨 물리학상: 존 홉필드와 제프리 힌턴의 머신러닝 연구 01. 서론: 2024 노벨 물리학상 개요1) 수상자: 존 홉필드와 제프리 힌턴2024년 노벨 물리학상은 존 홉필드(John Hopfield)와 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)에게 수여되었습니다. 두 학자는 머신러닝 분야에서 획기적인 기여를 하여 AI(인공지능) 기술 발전에 큰 영향을 미쳤습니다. 홉필드와 힌턴은 신경망과 딥러닝의 근간이 되는 이론을 정립하였으며, 이는 현대 AI의 기초가 되는 중요한 연구로 인정받고 있습니다. 존 홉필드는 신경과학과 물리학의 경계를 넘나드는 연구자로, 홉필드 네트워크라는 이론적 모델을 통해 기계 학습과 뇌의 신경 활동을 설명하는 새로운 틀을 제시했습니다. 반면 제프리 힌턴은 딥러닝 분야에서 선구.. 2024. 10. 13. 185. 구글의 수학 추론 전문 AI 모델: 알파프루프와 알파지오메트리 구글의 수학 추론 전문 AI 모델: 알파프루프와 알파지오메트리 01. 서론1) 구글 딥마인드와 AI 연구 배경구글 딥마인드는 인공지능(AI) 연구의 선두주자로, 2010년에 설립된 이래로 다양한 혁신적인 AI 기술을 개발해왔습니다. 딥마인드는 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능, 즉 일반 인공지능(AGI)을 목표로 하며, 이를 위해 기계 학습과 딥러닝 기술을 적극 활용하고 있습니다. 구글 딥마인드는 체스와 바둑에서 인간 최고수를 이긴 알파고(AlphaGo)를 개발한 것으로 유명합니다. 이 성공 이후, 딥마인드는 다양한 분야에서 AI 기술을 적용하고 발전시키기 위해 연구를 지속하고 있습니다. 최근 딥마인드는 수학 추론에 특화된 두 가지 AI 모델, 알파프루프(AlphaProof)와 알파지오메트리2(Alpha.. 2024. 8. 1. 180. 효율적 데이터 처리와 비용 절감을 위한 새로운 아키텍처: TTT (Test Time Training) 효율적 데이터 처리와 비용 절감을 위한 새로운 아키텍처: TTT (Test Time Training) 01. 서론1) TTT 아키텍처 소개TTT(Test Time Training) 아키텍처는 스탠포드대학교, UC 샌디에이고, UC 버클리, 메타 연구진이 공동으로 개발한 혁신적인 아키텍처입니다. TTT는 기존 트랜스포머 아키텍처의 한계를 극복하고, 대규모 데이터 처리의 효율성을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 아키텍처는 데이터 처리 과정에서 메모리 사용량을 줄이고, 더 적은 비용으로 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다. TTT의 핵심 개념은 히든 스테이트를 머신러닝 모델로 대체하여 데이터 양에 상관없이 메모리 효율성을 극대화하는 것입니다.2) 연구 배경과 중요성트랜스포머 아키텍처는 자연어.. 2024. 7. 27. 158. LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 LLM vs 전통적 머신러닝: 차이점과 장단점 1. 서론인공지능(AI)와 머신러닝(ML)은 현대 기술의 발전을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과 전통적 머신러닝은 다양한 산업과 연구 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 접근 방식의 차이점과 장단점을 분석하여 각각의 특성과 응용 사례를 깊이 있게 이해해 보겠습니다.1.1 LLM과 전통적 머신러닝의 중요성 소개대형 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성을 가능하게 하기 때문입니다. 대표적인 예로, OpenAI의 GPT-3 모델은 다양한 언어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며,.. 2024. 7. 5. 이전 1 2 3 다음 반응형
