반응형 ai29 코스모스 플랫폼: 현실을 학습하는 물리적 AI의 혁신 로봇과 AI가 실제 세계를 이해하고 학습한다면? 코스모스 플랫폼이 그 답이 될 수 있습니다. 요즘 AI 기술의 발전이 놀랍지 않나요? 특히 생성형 AI가 텍스트나 이미지를 만들어내는 것처럼, 물리적 세계에서도 AI가 현실을 직접 학습하는 시대가 다가오고 있습니다. 엔비디아의 젠슨 황이 CES 2025에서 발표한 '코스모스' 플랫폼은 바로 이러한 물리적 AI 혁신의 중심에 서 있습니다. 로봇이 인간처럼 주변 환경을 인식하고 학습하며, 이를 기반으로 더욱 정교한 동작을 수행할 수 있다면? 자율주행차가 현실 데이터를 실시간으로 분석하여 보다 안전한 주행을 할 수 있다면? 코스모스는 이런 비전을 실현하기 위한 새로운 AI 인프라입니다. 이번 글에서는 코스모스 플랫폼이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 우리 .. 2025. 3. 24. 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. 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. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
