728x90 인공지능7 [Gen AI] 그라디오로 제작한 챗봇 허깅 페이스에 업로드하기 이전 내용 [Gen AI] 그라디오로 챗봇 제작하기 - 3 (소설봇)이전 내용 [Gen AI] 그라디오로 챗봇 제작하기 - 1 (상담봇)이전 내용 [Gen AI] 그라디오(Gradio)이전 내용 [Gen AI] OpenAI API 사용해보기 (로컬, 주피터노트북)이전 내용 [Gen AI] OpenAI API 키 발급하기Open AIpuppy-foot-it.tistory.com허깅 페이스란? 허깅 페이스는 자연어 처리(NLP)를 중심으로 한 인공지능 커뮤니티와 머신러닝 모델을 공유하는 플랫폼이다. [AI 플랫폼] 허깅페이스: AI와 머신러닝의 새로운 지평허깅페이스란? 허깅페이스(Hugging Face)는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 커뮤니티에서 가장 혁신적이고 중요한 플랫폼 중 하나로 자리 잡고.. 2024. 12. 13. [AI 환각 사례] 네이버 AI 검색 Cue 최근 머신러닝 공부를 하다가, 군집에서 최적의 클러스터 k를 찾는 법에 대한 공부를 하다 엘보우 포인트라는 것에 좀 더 명확히 알고 싶어 네이버에서 출시한 Cue: 라는 검색을 활용하면서 겪은 AI 할루시네이션에 관련된 일이다.AI 환각 (할루시네이션)의 개념 인공지능(AI)에서 환각(hallucination,할루시네이션) 또는 인공 환각(artificial hallucination)은 트레이닝 데이터를 통해 판단하지 않는 것처럼 비쳐지는 AI에 의한 확신적 답변이다. 즉, AI 환각 (AI Hallucination)은 OpenAI의 GPT4 또는 Google PaLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 실제 데이터나 이벤트에 기반하지 않은 거짓 정보나 사실을 구성하는 것을 말한다. AI 환각 현상은 O.. 2024. 11. 17. AI시대의 개발자를 생각하며 (feat. 나 잘하고 있나..?) 그야말로 AI(Artficial Intelligence, 인공지능)가 판을 치고 있는 세상이다.인공지능은 학습 속도도, 학습량도 어마어마하여 발전 속도가 엄청나게 빠르다. 예전에 중국에서 어학연수를 지내고 있을 때 이세돌님과 알파고의 바둑 대결을 봤던 때만 해도 현재의 상황들을 예상하지 못했다. 물론, 발 빠른 어떤 이들은 이 대결을 보면서 미래를 예견하고 인공지능 분야로 뛰어들었지만, 나는 그리하지 못했다. 그 세기의 바둑 대결이 있었던 때가 2016년이니, 벌써 8년이 흘렀다.나는 이제서야 미래의 변화에 어쩌면 뒤늦게, 어쩌면 빠르게 한 발짝을 담갔다.사실, 지금의 나는 중심이 없이 이리저리 흔들리고 있다. 그도 그럴것이, 처음 개발자, 프로그래머로의 전직을 시도해야 겠다는 생각이 든게 코로나가 막.. 2024. 9. 20. [LLM]검색 증강 생성(RAG)이란? AG (Retrieval-Augmented Generation) 소개최근 인공지능 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나는 RAG, 즉 Retrieval-Augmented Generation이다. 이 기술은 전통적인 생성 모델과 검색 모델의 장점을 결합하여 보다 정확하고 풍부한 응답을 생성한다. RAG는 인공지능 분야에서 정보 검색과 생성의 융합을 통해 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 혁신적인 기술이다. 정확도와 효율성을 동시에 추구하는 RAG를 통해 다양한 응용 분야에서의 활용이 기대된다.RAG란?RAG는 크게 두 부분으로 구성된다:Retrieval(검색): 먼저, 시스템은 주어진 질문이나 요청과 관련된 정보를 데이터베이스나 문서 집합에서 검색한다. 이 단계에서 사용되는 모델은 일반적으로 대규.. 2024. 8. 15. [LLM] 거대 언어 모델이란? (feat. GPU, NVIDIA) 챗gpt와 엔비디아 등으로 요새 LLM 이라는 단어가 주목받고 있다.그렇다면 LLM 이란 무엇인가?LLM 이란? LLM (Large Language Model)은 '거대 언어 모델' 로써, 대용량 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 인공지능(AI) 모델이다. 딥러닝 알고리즘과 통계 모델링을 바탕으로 자연어 처리 작업에 활용된다. 주어진 언어 범위 내에서 정해진 패턴이나 구조, 관계를 학습하는 기존 언어 모델과 달리 대규모 언어 데이터를 학습해 문장 구조 문법, 의미 등을 파악하고 자연스러운 대화 형태로 상호작용이 가능하다. 콘텐츠 패턴을 학습해 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만드는 생성형 AI의 핵심 기술로 손꼽히기도 한다. 오픈AI에서 개발한 ‘챗GPT’와 메타의 ‘LLaMa’ 등이 대표적 사.. 2024. 5. 28. ML / DL 이란? ML (Machine Learning, 머신러닝)기계학습법, 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술인공지능 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술1990년대 중반 이후에 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 수많은 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 형태로 진화빅데이터 핵심 기술로 각광새로운 데이터가 입력됐을 때 과거의 학습 경험을 토대로 이를 이해하고 분석함으로써 다가올 변화를 예측 가능데이터가 포함한 내용의 특징을 포함하는 데는 한계 ▶ 딥러닝이 고안되면서 문제 해결과거에는 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능의 한계가 있었으나, 최근 기술 수준이 빠르게 발전하면서 머신 러닝을 구현하기 위한 방대한.. 2024. 3. 5. 24년 두번째 책 요약: 데이터는 어떻게 자산이 되는가? 데이터 산업의 모든 것! 데이터 수집, 생성부터 유통, 생태계까지! 데이터 산업의 시장 참여자는 누구이며, 그들은 지금 무엇을 하는가? 데이터 과학자가 알려주는 데이터 산업의 A to Z! 4차 산업혁명에 따른 데이터 기반 기업 혁신 모델을 제시한다! [목차] 데이터 자본주의가 온다 데이터 경제만이 살길이다 데이터를 자산화하라 데이터 생태계를 구축하라 데이터 자본주의가 온다 빅데이터를 기반으로 산업 전반에 큰 영향을 미친 데이터 유통 경제의 형성 데이터 유통 경제가 전통 산업의 기본 틀에 미친 영향과 데이터를 기반으로 한 신사업 분석 1. 공유 경제와 데이터 경제 - 공유 경제: 물건 등을 소유하지 않고 빌리거나 빌려 주는 개념의 경제 - 데이터 공유: 공유 경제의 가장 기본이 되는 인프라 (자동차 셰어.. 2024. 2. 18. 이전 1 다음 728x90
