반응형 오픈AI50 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. 149. 일리야 수츠케버의 SSI: 안전한 초지능의 새로운 길 01. 서론 1) 일리야 수츠케버의 새로운 도전 일리야 수츠케버는 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 인물 중 한 명입니다. 그는 2015년 샘 올트먼, 일론 머스크 등과 함께 오픈AI를 공동 설립하였으며, 챗GPT와 같은 혁신적인 AI 모델을 개발하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 수츠케버는 오픈AI에서 수석과학자로 일하며 AI의 발전에 기여했지만, 최근 새로운 도전을 시작했습니다. 그는 오픈AI를 떠나 안전한 초지능(Safe Superintelligence, SSI) 구축을 목표로 하는 새로운 스타트업을 설립했습니다. 이 새로운 도전은 단순한 AI 개발을 넘어, AI의 안전성과 윤리성을 최우선으로 고려한 접근 방식을 취하고 있습니다. 수츠케버는 AI가 인류에 해를 끼치지 않도록 하기 위해 지속적인.. 2024. 6. 24. 144. 오픈AI의 영리화: 배경과 영향 01. 서론 1) 오픈AI의 역사와 현재 위치 오픈AI는 2015년 샘 올트먼, 그레그 브록먼, 일론 머스크 등 기술 산업의 주요 인물들에 의해 설립되었습니다. 설립 초기부터 오픈AI는 비영리 단체로 운영되며, 인류 전체의 이익을 위해 AI 기술을 개발하는 것을 목표로 삼았습니다. 이러한 목표 아래, 오픈AI는 다양한 연구 프로젝트와 기술 개발에 집중하며, AI 분야에서 선두 주자로 자리매김했습니다. 초기 오픈AI는 주로 연구 논문 발표와 오픈 소스 소프트웨어 개발을 통해 AI 기술의 민주화를 추구했습니다. 그 결과물로는 자연어 처리 모델 GPT-2와 GPT-3가 있으며, 특히 GPT-3는 그 규모와 성능 면에서 주목받았습니다. GPT-3는 수십억 개의 파라미터를 활용해 높은 수준의 언어 이해와 생성 능.. 2024. 6. 19. 139. 일론 머스크, 애플 기기 금지 선언: 보안 문제와 오픈AI와의 갈등 1. 서론 1) 일론 머스크의 애플 기기 금지 선언2024년 6월 10일, 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 자신의 소셜 미디어 계정(X, 옛 트위터)을 통해 애플 기기를 회사 내에서 금지하겠다고 발표했습니다. 이 발표는 애플이 오픈AI와의 제휴를 통해 자사의 기기, 특히 아이폰과 아이패드에 챗GPT를 통합하겠다는 계획을 발표한 직후 나왔습니다. 머스크는 애플과 오픈AI의 파트너십이 사용자 보안과 개인정보 보호에 심각한 위협을 가할 수 있다고 주장하며, 이를 용납할 수 없는 보안 위반으로 간주했습니다. 머스크는 특히 애플이 자체 인공지능(AI)을 개발할 능력이 없으면서도, 오픈AI가 사용자 데이터를 안전하게 보호할 수 있다고 주장하는 것은 터무니없다고 비난했습니다. 그는 애플이 사용자 데이터를 오.. 2024. 6. 14. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 13 다음 반응형
