IT를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서

2023년, 인공지능(AI)은 전 세계 수백만 명의 마음을 사로잡으며 뜨거운 화두로 떠오르고 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 OpenAI의 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 힘입어 AI의 놀라운 언어 능력이 그 인기의 원동력이 되었습니다. ChatGPT, LaMDA, PaLM 등과 같은 LLM은 방대한 텍스트 데이터로 학습된 고급 컴퓨터 프로그램입니다. 텍스트 생성, 음성 텍스트 변환, 감정 분석과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘하여 NLP에서 유용한 도구가 됩니다. 모델의 매개 변수는 단어 시퀀스를 예측하는 능력을 향상시켜 정확도를 높이고 복잡한 관계를 처리합니다. 🍀 NLP의 대규모 언어 모델 소개 자연어 처리(NLP)는 방대한 양의 자연어 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 ..

생성형AI와 LLM이 올 상반기 전세계를 강타(?)하면서 자주 듣는 사이트이자 단어가 바로 '허깅페이스'입니다. 마치 AI모델과 LLM을 위한 github같은 느낌이죠. 아직 자료가 많지는 않지만, 허깅페이스 회사의 히스토리와 수익모델을 함 알아보시자구요~^^ 🍀 허깅 페이스(Hugging Face)? 🔱 세계 최대의 AI 플랫폼 & 커뮤니티 🔱 트랜스포머나 데이터셋 같은 머신러닝 프레임워크를 제공하는 세계 최대의 인공지능 플랫폼 🔱 개발자가 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 수천 개의 데이터 세트 제공 🔱 사용자가 작업한 모든 작업은 전용 GitHub 리포지토리에 저장되며, 커뮤니티의 모든 사람이 자유롭게 액세스 가능(단, 개발자가 오픈 공유시) 🔱 LLM이 급부상하면서 여러 모델들이 허깅페이스에서 ..

You can still get on the AI train! We have created a detailed AI glossary for the most commonly used artificial intelligence terms and explain the basics of artificial intelligence as well as the risks and benefits of AI. Feel free the use them. Learning how to use AI is a game changer! AI models will change the world. Text-to-text AI tools Google Bard AI Chinchilla Notion AI Chai NovelAI Caktus..

비즈니스 엔지니어가 바라보는 AI의 세계층이라는 재미있는(?)글이 있어 옮겨봅니다. ^^ 11월 말에 ChatGPT가 출시된 이후 한 가지 확실한 것은 AI의 상업적 실행 가능성이 가속화되고 있다는 점입니다. 이를 통해 AI 생태계가 어떻게 구축되고 있는지 엿볼 수 있습니다. 🔔 기본 레이어 🔔 GPT-3, DALL-E, StableDiffusion 등과 같은 범용 엔진으로 구성될 수 있습니다. 이 계층에는 다음과 같은 주요 기능이 있을 수 있습니다. 👉 범용 특정 요구 사항에 대해 보다 일반화된 솔루션을 제공하도록 구축됩니다. 이 계층은 대부분 B2B/엔터프라이즈 계층일 수 있으며 비즈니스에 힘을 실어줍니다. Web 2.0(Netflix, Slack, Uber 등)으로 만든 애플리케이션으로 구동되는 2..

한때는 열풍(?)이었던 주요 트렌드를 잘 정리했네요. 상세 내용은 원문 일독을 추천드려봅니다~ ^^ 챗GPT 열풍으로 글로벌 빅테크 시장이 격변을 맞이한 가운데 메티버스와 블록체인, NFT 및 웹3.0 등 지금까지 시장을 주도하던 ICT 키워드들이 빠르게 침몰하고 있다. 다만 AI라는 기반 인프라의 등장은 메타버스 등 주요 ICT 키워드의 종말이 아닌, 퀀텀점프의 발판이 되어줄 것이라는 기대감도 받는 중이다. 🔔 메타버스부터 웹3.0까지 🚩 메타버스 젠슨 황 엔베디아 CEO는 2020년 10월 GTC 2020 기조연설을 통해 "지난 20년을 압도하는 앞으로의 20년에는 공상과학영화에서 보던 일이 시작될 것"이라며 "메타버스가 오고 있다"고 말했다. 메타버스라는 용어는 현실세계를 의미하는 Universe(..

GPT4가 나온지 불과 일주일밖에 안됬는데, 벌써 GPT5에 대한 얘기가 나오기 시작하네요. 실제 나와봐야 하겠지만, AI뉴스가 바라보는 GPT5는 멀티모달 기능의 확작성을 기반으로 하여 아래와 같은 7가지 혁신적인 기능을 제공할거라고 예상하고 있습니다. ( 믿거나 말거나~ ^^) 🚩 멀티모달 이해의 확장 👉 GPT5는 텍스트 및 이미지뿐만 아니라 오디오 및 비디오 콘텐츠를 처리할 수 있도록 다중 모달 이해에 탁월할 것으로 예상됩니다 . 이러한 정교한 수준의 이해를 통해 GPT5는 다양한 미디어 형식에서 상황에 맞는 정확한 전사, 번역 및 요약을 분석하고 생성하여 콘텐츠와의 상호 작용 및 소비를 변화시킬 수 있습니다. 또한 가장 근본적인 변화 중 하나는 자율적으로 생성되는 미디어의 출현일 수 있습니다. ..

머신러닝을 공부하면서 늘 헤깔리는 것중에 하나가 알고리즘 부문인 거 같습니다. 마침, 이 알고리즘을 깔끔하게 정리한 글이 있어 공유해 봅니다. 데이터 영역에 관심있는 분들 뿐만 아니라 머신러닝이나 AI에 관심있는 분들은 원문을 꼭 일독하시길 강추(!)합니다~^^ 📜 지도학습 👉 선형회귀, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 결정 트리, 랜덤 포레스트, XG부스트, 라이트GBM, 📜 비지도학습 👉 K-평균 군집화, 주성분 분석(PCA) 🔔 선형 회귀(Linear Regression) 🚩 문제 유형 : 회귀 🚩 적합한 데이터 유형 : 종속변수와 독립변수가 선형 관계에 있는 데이터 🚩 장점: 모델이 간단하기 때문에 구현과 해석 용이, 짧은 모델링 시간 🚩 단점: 최신 알고리즘에 비해 예측력이 떨..

최근 GPT3로 인하여 미술계 뿐만 아니라 교육계로 자못 심각(?)해지는 상황이다. 일례로, 미국 뉴욕시는 올해 1월부터 공립학교 내에서 챗GPT의 접근을 차단하겠다고 발표하고,조지워싱턴대는 AI를 이용할 수 없는 구술시험 및 그룹 평가를 늘리고 있다고 기사가 나기도 했죠. 이와 더불어 GPT가 만든 컨텐츠인지 구분해주는 탐지툴이나 소프트웨어 개발 요구사항이나 수요도 늘고 있는 게 사실이다. 심지어 ChatGPT의 개발사인 오픈 AI는 챗GPT에서 생성된 텍스트를 식별하는 데 도움이 되는 기술을 만들고 있기도 하다. 어째튼, GPT로 생성된 콘텐츠인지 식별하는 5가지 베스트툴을 소개합니다. 🔔 Originality.AI (https://originality.ai/?lmref=vT8mPw) 블로그 게시물부..

GPT1부터 4까지 자세히 비교하면서 GPT4를 소개한 글이 있어 공유합니다. 본문의 내용은 원문을 기반으로 제가 임의로 작성한 내용들도 있으니, 꼭 원문을 보시길 추천합니다. ^^ 🔔 GPT history(?) 모델명: 출시시기 / 파라미터수 / 특징 🚩 GPT-1: 2018년 / 1,700만개 / Unlabeled 데이터 학습, 특정 주제 분류, 분석등의 응용작업 🚩 GPT-2: 2019년 / 15억개 / 비지도 학습 기반의 패턴인식으로 대용량 데이터 학습 🚩 GPT-3: 2020년 / 1,750억개 / 자가학습 레이어로 파라미터수 100백 이상 증가, 사람처럼 글 작성, 코딩, 번역, 요약 가능 🚩 InstructGPT: 2022년 / 인간피드백기반 강화학습(RLHF)적용, 답변의 정확도와 안정성 ..