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AI238

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.

247. GPT API: 활용법, 모델 증류, 프롬프트 캐싱, 실시간 API 최적화 전략 GPT API: 활용법, 모델 증류, 프롬프트 캐싱, 실시간 API 최적화 전략 01. 서론1) GPT API의 개요와 주요 기능GPT API는 OpenAI에서 제공하는 강력한 인공지능 도구로, 개발자들이 텍스트 기반 작업을 자동화하고 다양한 AI 응용 프로그램을 구축할 수 있도록 지원하는 인터페이스입니다. GPT API는 언어 모델을 통해 자연어 처리, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질의 응답 등 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 주요 기능으로는 대규모 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 언어 생성 모델의 활용뿐만 아니라, 최신 비전 기능을 통해 이미지와 텍스트를 결합한 응용 프로그램도 구축할 수 있습니다. 또한 실시간 API 기능을 통해 즉각적인 응답이 필요한 서비스에도 적합한 환경을 제공합니.. 2024. 10. 11.

243. 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 대형 언어 모델의 한계: 커질수록 더 신뢰하기 어려운 이유 https://www.nature.com/articles/s41586-024-07930-yLarger and more instructable language models become less reliable 01. 서론1) 대형 언어 모델의 발전과 현재의 문제대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 지난 몇 년 동안 인공지능(AI) 연구의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. GPT-3와 GPT-4와 같은 초대형 모델들이 출시되면서 자연어 처리(NLP) 기술은 빠르게 발전했고, 이들 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 언어 모델은 방대한 데이터셋을 학습하고 이를 기반으로 사람과 유사한 방식으로 질문에 답변하거나 창의적인.. 2024. 10. 7.

241. 한국의 'AI 3대 강국' 정책: 글로벌 리더로 도약하는 전략 한국의 'AI 3대 강국' 정책: 글로벌 리더로 도약하는 전략 01. 서론1) 한국 정부가 선포한 AI 3대 강국 목표의 배경2024년 9월, 한국 정부는 인공지능(AI) 분야에서 2027년까지 'AI 3대 강국'으로 도약하겠다는 야심찬 목표를 발표했습니다. 이는 윤석열 대통령이 'AI 국가 총력전'을 선포하면서 공식화된 정책입니다. 한국이 AI 분야에서 강국으로 자리 잡으려는 이 전략은, 전 세계적으로 AI 기술이 새로운 경제 성장 동력으로 떠오르고 있는 상황에서 매우 중요한 의미를 가집니다. AI는 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져오며, 경제, 국방, 보건 등 다양한 분야에 걸쳐 필수 기술로 자리 잡고 있습니다. 한국 정부는 이러한 글로벌 트렌드를 반영해 AI 기술을 경제적·국가적 성장의 핵심 축으로 삼.. 2024. 10. 5.

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