반응형 메타8 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. 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. 86. 제파(JEPA): 새로운 AI 학습 방법 00. 서론 인공지능 기술은 지난 수십 년 동안 눈부신 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 발전의 초석은 데이터 처리 능력의 향상과 더불어 알고리즘의 진화에서 비롯되었습니다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 발전은 AI가 인간의 언어를 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 심지어 창의적인 작업을 수행할 수 있게 만들었습니다. 최근에는 트랜스포머 모델이 등장하면서 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁명적인 변화를 이끌었고, 이는 GPT 시리즈와 같은 대형언어모델(LLM)의 개발로 이어졌습니다. 하지만 기존의 모델들도 여전히 한계를 지니고 있었습니다. 이러한 모델들은 대규모의 데이터에 의존하여 특정 작업에 매우 효과적일 수 있지만, 일반적인 상황에서 인간처럼 유연하게 사고하고 추론하는 능력은 부족했습니다. 이에 대한 해답.. 2024. 4. 19. 81. 빅테크 기업의 AI 학습 데이터 무단 사용: 윤리적 및 법적 문제 뉴욕타임스와 오픈AI, 메타, 구글과 같은 빅테크 기업 간의 저작권 소송을 통해 AI 학습 데이터 활용의 윤리적 및 법적 문제를 탐구합니다 00. 서론 1) AI 기술 발전의 현재 상황과 데이터 활용의 중요성 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 이러한 기술의 발전은 대량의 데이터를 기반으로 학습하는 머신러닝 알고리즘의 진화에 힘입은 바 큽니다. 데이터는 AI 시스템이 세상을 이해하고, 복잡한 문제를 해결하며, 인간과 같은 방식으로 의사소통하는 데 필수적인 자원입니다. 따라서 데이터의 질과 양은 AI 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 이와 동시에, 대량의 데이터 활용에 대한 윤리적 및 법적 문제가 새롭게 부각되고 있습니다. AI 기술 발전을 위해 필요.. 2024. 4. 14. 이전 1 2 다음 반응형
