반응형 전체 글382 멀티모달 AI: 인간과 기계의 경계를 허무는 혁신 기술 이미지, 텍스트, 음성을 자유롭게 이해하는 AI가 등장했습니다. 이것이 우리의 삶을 어떻게 바꿀까요?요즘 AI 기술의 발전이 어마어마합니다. 예전에는 텍스트 기반 AI가 대부분이었지만, 이제는 이미지, 음성, 영상까지 동시에 처리할 수 있는 ‘멀티모달 AI’가 등장했어요. 혹시 이런 경험 없으신가요? 어떤 사진을 보고 설명이 궁금하거나, 음성만 듣고도 그 의미를 텍스트로 변환하고 싶었던 적 말이에요. 멀티모달 AI는 바로 이런 문제를 해결해 줍니다. 다양한 형태의 데이터를 한 번에 이해하고, 그 속에서 연관성을 찾아내는 기술이죠. 앞으로 우리 생활 속에서 어떤 변화를 가져올지, 또 어떤 혁신이 기다리고 있을지 함께 살펴보겠습니다. 📋 목차멀티모달 AI란 무엇인가? 멀티모달 AI의 작동 원리 멀티모달 A.. 2025. 3. 21. 양자화(Quantization) 기술: AI 모델의 학습 효율 증가 더 작고 빠르면서도 똑똑한 AI를 만들 수 있을까요? 답은 바로 ‘양자화(Quantization)’에 있습니다! 요즘 AI 모델의 크기가 점점 커지고 있습니다. GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)도 예외는 아니죠. 하지만 이렇게 거대한 모델을 실행하려면 엄청난 연산 능력과 메모리가 필요합니다. 그렇다면 성능을 유지하면서도 모델을 더 작고 가볍게 만들 방법은 없을까요? 바로 ‘양자화(Quantization)’가 그 해결책이 될 수 있습니다. 양자화는 AI 모델을 최적화하는 중요한 기술 중 하나입니다. 복잡한 연산을 단순화하고, 메모리 사용량을 줄이며, 처리 속도를 높이는 데 유용하죠. 특히 엣지 디바이스(스마트폰, IoT 기기)에서도 AI를 원활하게 실행할 수 있도록 해줍니다. 오늘은 양자화의 개념과 작.. 2025. 3. 20. 사고의 사슬(Chain-of-Thought): AI 사고의 혁신적 접근 AI가 복잡한 문제를 풀어나가는 방법, 단순한 계산이 아니라 ‘생각하는 흐름’이 존재한다면? AI는 이제 단순한 데이터 분석을 넘어, 마치 인간처럼 사고하는 방식으로 발전하고 있습니다. 그 중심에는 바로 ‘사고의 사슬(Chain-of-Thought, CoT)’이 있습니다. 이 개념은 AI가 문제를 단계적으로 사고하고 논리적으로 해결할 수 있도록 돕는 기술인데요. 우리가 수학 문제를 풀거나 논리적으로 사고할 때 거치는 ‘생각의 과정’을 AI에게도 적용하는 것이죠. 처음에는 단순한 언어 모델이었던 AI가 이제는 복잡한 추론과 문제 해결까지 해낼 수 있게 된 비결, 바로 CoT에 있습니다. 그렇다면, 체인 오브 쏘트가 AI의 사고 과정에 어떤 변화를 가져왔고, 우리 실생활에 어떻게 적용될 수 있을까요? 이 글.. 2025. 3. 20. 전문가 혼합 모델(MoE): AI 모델의 새로운 혁신 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있는 방법이 있을까요? MoE(Mixture of Experts)가 그 해답이 될 수 있습니다.요즘 AI 모델들이 점점 더 복잡해지고 있어요. 매일 새로운 기술이 등장하고, 기존 모델보다 더 뛰어난 성능을 내는 AI가 계속 개발되고 있죠. 하지만 성능을 높이기 위해 무조건 모델 크기를 키우는 게 답일까요? 바로 여기서 등장하는 개념이 전문가 혼합 모델(MoE, Mixture of Experts)입니다. MoE는 여러 개의 전문가 모델이 협력하여 특정 작업을 수행하는 방식으로, 효율성과 확장성을 동시에 잡을 수 있는 혁신적인 방법이에요. 이 글에서는 MoE의 개념, 작동 방식, 장점과 한계를 살펴보고, AI의 미래에서 MoE가 어떤 역할을 하게 될지 함께 이야기해 보겠습니다.. 2025. 3. 20. AI 모델 학습에서 지식 증류(Knowledge Distillation)의 역할과 활용법 더 작고 빠른 AI 모델이 필요하신가요? 거대한 모델의 성능을 유지하면서도 경량화하는 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’ 기법을 소개합니다. 요즘 AI 모델이 점점 더 커지고 있지만, 모든 상황에서 이렇게 거대한 모델을 사용할 수는 없죠. 그렇다면, 작은 모델이 큰 모델만큼 똑똑해질 방법은 없을까요? 바로 ‘지식 증류(Knowledge Distillation)’가 해결책이 될 수 있습니다. 이 글에서는 지식 증류의 개념, 작동 원리, 실제 활용 사례까지 차근차근 알아보겠습니다. 📋 목차지식 증류(Knowledge Distillation)란 무엇인가? 지식 증류의 작동 원리 주요 지식 증류 기법 지식 증류의 장점 실제 활용 사례 미래 전망과 발전 가능성지식 증류(Knowledge D.. 2025. 3. 19. AI 강화 학습(Reinforcement Learning): AI의 진화하는 학습 방법 "AI가 스스로 학습하고, 경험을 통해 더 똑똑해진다면?" 바로 이 개념이 강화 학습(Reinforcement Learning)의 핵심입니다!AI가 바둑을 배우고, 로봇이 장애물을 피해 움직이며, 자율주행 자동차가 도로에서 스스로 길을 찾는 것—이 모든 것이 "강화 학습" 덕분이라는 사실, 알고 계셨나요? 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 거듭하며 최적의 행동을 찾아가는 학습 방식입니다. 특히 최근 AI 기술 발전과 함께 더욱 주목받고 있죠. 이 글에서는 강화 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 사례를 통해 AI가 어떻게 스스로 학습하고 진화하는지 살펴보겠습니다. 복잡해 보이지만, 쉽게 이해할 수 있도록 풀어서 설명해 드릴게요. 끝까지 함께 읽어주세요!📋 목차AI 강화 학습이란? 기본 개.. 2025. 3. 19. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 ··· 64 다음 728x90 반응형
