반응형 분류 전체보기308 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. 검색 증강 생성(RAG) 기술: AI 혁신의 핵심 AI 모델이 사실을 더 정확하게 이해하고 답할 수 있다면? 검색과 생성이 결합된 RAG 기술이 그 답이 될 수 있습니다! 요즘 인공지능(AI)은 단순한 데이터 처리 도구를 넘어서, 인간처럼 지능적으로 정보를 이해하고 활용하는 방향으로 발전하고 있어요. 특히 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술은 기존 AI 모델의 한계를 극복하는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 단순히 주어진 데이터만 학습하는 것이 아니라, 최신 정보를 검색하고 이를 반영하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성할 수 있도록 돕죠. 저도 처음에는 "이게 정말 가능할까?"라는 의문이 들었지만, 실제로 다양한 연구와 서비스에서 적용되는 걸 보면서 그 가능성에 놀랐습니다. 이번 글에서.. 2025. 3. 19. AI 스케일링: 더 똑똑한 인공지능을 만드는 3가지 방법 AI 모델을 더 똑똑하게 만드는 방법이 궁금하신가요? 단순히 크기를 키우는 것만으로는 부족합니다. 지금부터 AI 성능을 획기적으로 끌어올리는 3가지 스케일링 기법을 소개해 드릴게요! 요즘 AI의 발전 속도가 정말 놀랍지 않나요? 몇 년 전만 해도 인공지능이 이렇게까지 자연스럽게 대화하고, 창의적인 작업까지 해낼 거라고는 상상도 못 했을 겁니다. 하지만 이 놀라운 발전의 이면에는 중요한 원리가 있습니다. 바로 "스케일링 법칙(Scaling Laws)"입니다. 사실, AI가 더 똑똑해지려면 단순히 모델을 키우는 것만으로는 충분하지 않아요. 과거에는 "모델 크기가 클수록 좋다"는 단순한 법칙이 주로 적용되었지만, 이제는 사전 학습(Pre-Training), 사후 학습(Post-Training), 실행 시 스케.. 2025. 3. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 52 다음 728x90 반응형
