반응형 AI 학습10 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. 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. 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. 이전 1 2 3 다음 반응형
