반응형 AI학습3 105. AI 훈련을 위한 뉴스 무단 사용: 법적 분쟁 00. 서론 1) AI 기술의 발전과 뉴스 콘텐츠인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년 사이 급속도로 발전하면서 우리 생활의 많은 부분을 변화시켰습니다. 특히, 정보의 처리와 제공 방식에 혁명을 일으켜, 사용자 맞춤형 뉴스 추천에서부터 자동 기사 작성까지 다양한 형태로 미디어 산업에 깊숙이 통합되고 있습니다. 이러한 AI 기술의 핵심적인 부분은 바로 '학습'입니다. AI는 대규모 데이터를 학습하여 더 정확하고, 더 유용한 정보를 생성할 수 있습니다. 여기서 중요한 데이터 원천 중 하나가 바로 '뉴스 콘텐츠'입니다. 뉴스는 시시각각 변하는 세계 사태를 반영하며, 사회, 정치, 경제 등 다양한 분야의 신선하고 풍부한 정보를 제공합니다. 이처럼 뉴스 콘텐츠는 AI가 세계를 이해하고, 학습하는 데 있어 무엇보다 중.. 2024. 5. 8. 101. LLM의 작동 원리: 인공지능을 재정의하는 대규모 언어 모델 00. LLM이란 무엇인가? 1) LLM의 기술적 정의 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 수십억 개의 매개변수를 활용하여 거대한 데이터셋에서 자연어를 학습하는 인공지능 시스템입니다. 이 모델들은 텍스트 데이터를 처리하고, 언어의 복잡한 패턴을 인식하여 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성하거나 이해할 수 있는 능력을 가집니다. LLM은 딥러닝과 머신러닝의 기술을 바탕으로, 주로 트랜스포머(Transformer) 구조를 사용.. 2024. 5. 4. 98. RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 00. 서론 1) RAG 기술의 등장 배경과 개념RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능과 자연어 처리 분야에서 중요한 진전을 나타내는 기술입니다. RAG의 핵심 아이디어는 대규모 언어 모델의 텍스트 생성 능력과 정보 검색 기술을 결합하는 것입니다. 이 결합을 통해 모델은 관련 데이터베이스나 문서집합에서 필요한 정보를 검색(retrieval)하고, 이를 바탕으로 텍스트를 생성(generation)하는 형태로 작동합니다. 이 기술은 특히 데이터가 부족한 주제나 분야에 대해 상세하고 정확한 정보를 제공하는 데 강점을 가지고 있습니다. 2) AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 RAG가 주목받는 이유 자연어 처리 분야에서 RAG는 특히 정보가 풍부하고 다양한 맥.. 2024. 5. 1. 이전 1 다음 반응형
