인공지능의 기초 – 제3부: 개념
예 리눅스 사용자를 위한 인공지능(AI) 학습 관련 첫 두 게시물이 마음에 드셨나요?오늘 세 번째 파트에서는 이 기술 분야와 관련된 가장 중요한 개념과 용어 몇 가지를 다룰 예정이니, 아마 여러분께서 이 파트를 유용하게 여기실 거라고 생각합니다. 혹시 앞의 두 파트를 읽지 않으셨다면, 그 내용을 다시 한번 설명해 드리겠습니다. 두 번째 부분에서는 다음 내용을 다루겠습니다. 차이점에 관한 요점 기호적 인공지능과 연결주의적 인공지능 그리고 지난 100년간 이 기술 분야의 역사적 이정표에 대해서만 살펴보겠습니다. 반면에, 첫 번째 부분에서는 다음 사항에 집중합니다. en 인공지능이란 무엇이며, 이미 개발된 다양한 유형에는 무엇이 있을까요? (협의 또는 약한 지능, 생성형 지능 및 에이전트형 지능)과 향후 생성될 것으로 예상되는 지능(일반형 또는 강한 지능, 그리고 인공 초지능)으로 구분됩니다.
그리고 이전과 마찬가지로, 그들의 시대와 마찬가지로 전기, 라디오, 텔레비전, 컴퓨터, 전화, 인터넷 및 소셜 네트워크가 존재한다는 점을 명심하십시오. 인공지능은 이제 모든 것에 깊숙이 통합된 기술입니다.그리고 이는 우리의 소중한 시간과 값비싼 노동 시간을 절약해 줄 뿐만 아니라, 생산성, 창의성, 다재다능함을 향상시켜 주기 때문입니다. 확실히 그렇습니다. 조금씩, 그것은 그것의 존재와 작동 방식에 대해 가장 모르는 사람들을 밀어낼 것이다.그러므로, 그것과 관련된 모든 것에 대한 배경지식을 얻는 것보다 더 좋은 방법은 없습니다.
인공지능의 기초 – 1부: 기원 II
하지만, 이 부분에 대해 자세히 알아보기 전에 "흥미롭고 놀라운 인공지능 분야의 세 번째 이야기"특히 고려하고 이해하고 숙달해야 할 가장 중요한 개념과 용어에 관해서는 다음 자료들을 살펴보시기를 권장합니다. 이 시리즈의 이전 및 최근 관련 출판물읽고 나서:
인공지능의 기초 – 제3부: 관련 개념 및 용어
인공지능 분야에서 항상 언급되는 중요한 개념 및 용어 20가지
1. 환각
환각이란 인공지능 시스템, 특히 자연어 처리 시스템이 입력값을 바탕으로 관련성이 없거나, 무의미하거나, 잘못된 결과를 생성하는 상황을 말합니다. 이는 인공지능 시스템이 맥락을 제대로 파악하지 못하거나, 학습 데이터에 지나치게 의존하거나, 주제를 제대로 이해하지 못했을 때 자주 발생합니다.
2. 머신러닝
인공지능의 하위 분야 중 하나인 머신러닝은 기계가 경험을 통해 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 알고리즘과 통계 모델 개발을 포괄합니다. 예를 들어, 과거 행동을 기반으로 고객 이탈 가능성을 예측하는 머신러닝 알고리즘이 있습니다. 머신러닝 프로그램을 통해 기계는 예제를 통해 문제를 해결하는 방법을 학습하고, 데이터를 비교 및 분류하거나 복잡한 형태까지 인식할 수 있습니다.
3. 딥러닝
머신러닝의 하위 분야로, 다층 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 방식입니다. 즉, 서로 다른 신경망 구조를 활용하여 점점 더 의미 있는 데이터 표현을 계층적으로 학습합니다. 현재 인공지능 분야에서 가장 인기 있는 분야이며, 머신러닝 알고리즘과 정형 신경망, 그리고 빅데이터의 활용이 결합되어 탄생했습니다.
4. 빅 데이터
빅데이터는 대규모 데이터셋을 다루는 데 내재된 어려움을 연구하는 정보 기술의 한 분야입니다. 매크로데이터라고도 불리는 빅데이터는 규모가 너무 크거나 종류가 너무 다양하여 기존 방식으로는 처리하기 어려운 복잡한 데이터셋을 의미합니다. 또한 소셜 네트워크, 센서 등 다양한 소스에서 생성되며, 이를 분석하고 유용한 정보를 추출하기 위해서는 인공지능 및 머신러닝과 같은 고급 기술이 필요합니다.
5. 데이터 세트
데이터셋은 일반적으로 표 형식으로 구성된 데이터 모음입니다. 인공지능 모델을 학습, 테스트 또는 검증하는 데 사용되는 체계적인 데이터 모음으로, 텍스트, 이미지, 비디오 또는 기타 유형의 정보를 포함할 수 있으며, 머신러닝 알고리즘이 패턴을 인식하고 예측할 수 있도록 일반적으로 레이블이 지정되어 있습니다.
6. 모델 훈련
모델 훈련은 데이터셋을 사용하여 인공지능 또는 머신러닝 모델이 분류나 예측과 같은 특정 작업을 수행하도록 학습시키는 과정입니다. 모델은 제공된 예제를 기반으로 매개변수를 조정하여 새로운 데이터에 대한 정확도를 향상시킵니다.
7. 복구를 통한 향상된 발전
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능이 응답을 생성하기 전에 외부 데이터베이스를 조회하거나 인터넷을 검색하여 새롭고 업데이트된 정보를 찾는 방식입니다. 전체 모델을 새로운 데이터로 재학습시키는 대신, RAG는 인공지능에게 일종의 "실시간 학습"을 제공하는 역할을 합니다. 이는 시스템이 특정하고 검증된 자료에 의존하도록 강제함으로써 인공지능이 정보를 조작(허위 정보 생성)할 위험을 크게 줄여주기 때문에 매우 유용합니다.
8. GPT(생성 사전 훈련된 변환기)
GPT(Generative Pretrained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 모델 계열로, 신경망을 사용하여 자연스러운 텍스트를 이해하고 생성합니다. 이 모델은 Transformer라는 아키텍처를 활용하여 프롬프트를 분석하고 대규모 데이터셋 학습을 통해 가장 가능성 높은 응답을 예측합니다. 이러한 특징 덕분에 GPT는 인간의 언어 이해 능력을 모방할 수 있습니다.
9. 자연어 생성 (자연어 생성)
자연어 생성은 인공지능의 하위 분야로, 인간의 언어로 이해하기 쉬운 텍스트나 음성을 자동으로 생성하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 기계는 원시 데이터를 자연스러운 문장이나 단락으로 변환할 수 있으며, 자동 요약이나 가상 비서 생성 등에 활용됩니다.
10. 신속 엔지니어링
이는 의미 있는 생성적 결과물, 즉 더 정확하고 생산적이며 혁신적인 결과물을 얻기 위해 요청에 대한 프롬프트를 개발하는 기술입니다. 다시 말해, 생성형 인공지능에 제공하는 지침을 설계, 최적화 및 개선하는 과학입니다. 그 목표는 인공지능이 정확하고 관련성 있으며 고품질의 답변을 얻도록 안내하고, 일반적이거나 오류가 있는 결과를 방지하기 위한 소통의 다리 역할을 하는 것입니다.
11. 모델
모델은 학습 알고리즘의 출력값을 나타내는 객체입니다. 따라서 인공지능(AI)이 출력값을 예측하는 데 사용하는 것이 바로 모델입니다. 예를 들어, 기초 모델은 대규모 언어 모델을 비롯하여 컴퓨터 비전, 강화 학습 모델 등 다양한 유형의 AI 모델을 포괄하는 광범위한 범주입니다. 이러한 모델을 "기초 모델"이라고 부르는 이유는 광범위한 영역과 사용 사례를 다루는 애플리케이션을 구축하는 기반이 되기 때문입니다.
12. 대규모 언어 모델
GPT는 대규모 데이터셋으로 학습되어 자연어 이해 및 생성 작업을 수행하는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. 잘 알려진 모델로는 BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, 그리고 혁신적인 GPT-4 등이 있습니다. 이 모델들은 크기(조정 가능한 매개변수 개수), 수행 가능한 작업 범위(코딩, 채팅, 과학 등), 그리고 학습에 사용된 지식 기반에서 차이를 보입니다.
13. 소규모 언어 모델
소형 언어 모델은 대규모 언어 모델(LLM)의 축소판이라고 할 수 있습니다. 둘 다 머신러닝 기술을 사용하여 패턴과 관계를 인식하고 현실적인 자연어 응답을 생성합니다. 하지만 대규모 언어 모델은 방대한 용량과 많은 컴퓨팅 성능 및 메모리를 필요로 하는 반면, Phi-3와 같은 소형 언어 모델은 더 작고 엄선된 데이터셋으로 학습되며 매개변수 수도 적어 더욱 간편하고 오프라인에서도 사용할 수 있습니다.
14. 편견
이는 AI 모델이 데이터에 대해 내리는 가정입니다. "편향-분산 트레이드오프"는 모델이 데이터에 대해 내리는 가정과 다양한 훈련 데이터에 따라 모델 예측값이 변하는 정도 사이에서 균형을 맞춰야 한다는 것을 의미합니다. 귀납적 편향은 머신러닝 알고리즘이 데이터의 기본 분포에 대해 내리는 가정들의 집합입니다.
15. 자연어 처리
자연어 처리(NLP)는 기계가 인간이 사용하는 언어를 읽고 이해할 수 있도록 하는 것을 핵심 아이디어로 하는 학제 간 분야입니다. NLP 연구는 사람들이 어떻게 말하거나 쓰인 문장의 의미를 이해하고, 언제 어디서 무슨 일이 일어났는지 파악하며, 추측, 믿음, 사실을 구분하는지에 대한 해답을 찾고자 합니다. 따라서 NLP 연구는 방대한 양의 언어 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 프로그래밍하고, 자유 형식의 텍스트를 표준화된 구조로 변환하는 데 중점을 둡니다.
16. 프롬프트
프롬프트는 컴퓨터 시스템에 응답을 생성하도록 제공되는 하나 또는 일련의 지침(입력)입니다. 인공지능(AI)의 맥락에서 프롬프트는 특정 응답이나 출력을 생성하도록 안내하고 지시하기 위해 모델에 제공되는 초기 지침, 명령, 질문, 요청 또는 텍스트 문장을 의미합니다. 프롬프트는 AI에 대한 자극 또는 트리거 역할을 하며, 예상되는 응답의 주제, 스타일, 방향 또는 유형을 나타냅니다. 프롬프트의 구성 방식(프레임)은 생성되는 결과의 품질과 관련성을 직접적으로 결정합니다.
17. 신경망
뉴런은 생물학적 뇌의 뉴런 축삭에서 관찰되는 행동과 대략적으로 유사한, 단순한 신경 단위(인공 뉴런)들의 대규모 집합을 기반으로 하는 계산 모델입니다. 이는 딥러닝의 기본 작동 단위입니다. 더 나아가, 뉴런은 인간 두뇌의 분석 메커니즘을 모델링하고자 하는 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 패턴 인식 및 문제 해결을 가능하게 하는 머신러닝 모델입니다.
18. 트랜스포머
트랜스포머는 텍스트와 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 신경망 아키텍처의 한 유형입니다. 트랜스포머는 문맥을 학습하고, 결과적으로 의미를 파악합니다. 기존 모델처럼 순차적으로 관계를 파악하는 대신, 단어나 문장과 같은 시퀀스의 여러 요소 간의 관계를 병렬적으로 포착합니다. 트랜스포머는 GPT와 BERT 같은 성공적인 모델의 기반이 되며, 자연어 처리 작업에 사용됩니다.
19. 토큰
인공지능에서 토큰은 GPT나 제미니와 같은 언어 학습 모델(LLM)이 텍스트를 처리, 이해, 생성하는 데 사용하는 기본 데이터 단위(단어, 단어의 일부, 문자 또는 기호)입니다. 이는 AI가 읽고 분석하는 핵심 정보, 즉 "통화"와 같은 역할을 하며, AI가 인간 언어를 처리 가능한(계산 가능한) 단위로 분해할 수 있도록 해줍니다. 따라서 AI 모델은 토큰을 처리하여 토큰 간의 관계를 이해하고 예측, 생성, 추론과 같은 기능을 구현합니다. 토큰 처리 속도가 빠를수록 모델의 학습 및 반응 속도도 빨라집니다.
20. 교차 검증
이는 분석 결과를 평가하고 머신러닝 모델 예측의 정확성을 보장하는 데 사용되는 방법입니다. 따라서 데이터셋을 여러 개의 하위 집합(또는 "폴드")으로 나누어 모델을 학습시키고, 나머지 하위 집합에서 테스트하는 방식을 사용하는 머신러닝 모델 평가 기법입니다. 이러한 방식을 통해 과적합을 줄이고 모델 성능을 보다 신뢰할 수 있게 평가할 수 있습니다.
이 세 번째 파트에서는 탐구하고 이해하고 숙달할 가치가 있는 인공지능의 다른 기본 요소들을 다룹니다.
이것들은 우리가 진정으로 알고 이해하고 숙달해야 할 수많은 개념과 용어 중 일부에 불과합니다. 인공지능이라는 현대적이고 혁신적인 분야에서, 여기에 제공된 정보를 더욱 자세히 살펴보고 더 많은 정보를 쉽게 찾아볼 수 있도록 안내해 드리고자 합니다. AI로 만든 흥미로운 인포그래픽 그 외에도 똑같이 중요하고 필수적인 몇 가지 사항을 간략하게 소개해 드리겠습니다.
개요
요컨대, 우리는 이것이 "흥미롭고 놀라운 인공지능 분야의 세 번째 이야기" 생성형 인공지능(GAI)에 중점을 둔 이 과정이 현대적이고 혁신적인 이 분야에 대한 여러분의 지식과 기술을 강화하고 향상시키는 데 조금 더 기여했을지도 모릅니다. 이 점을 잊지 마세요. 인공지능과 로봇공학은 세상과 우리의 삶의 방식을 바꾸고 있습니다.그리고 앞으로 양자 컴퓨팅이 상용화되고 카시미르 효과를 통해 생성되는 양자 에너지가 모든 인류에게 널리 보급되면, 우리가 오늘날 경험하는 것과는 완전히 다른 세상이 될 것입니다. 그러니 지금 인공지능에 대해 배우는 것이 나중에 후회하는 것보다 훨씬 낫습니다. 그리고 물론, 우리가 사랑하고 소중히 여기는 리눅스 생태계에 계속해서 참여하고, 기여하고, 응원하는 것도 잊지 마세요.
마지막으로, 기억하십시오 우리를 방문 «홈페이지» 스페인어또는 다른 언어로 된 콘텐츠를 보려면 (현재 URL 끝에 두 글자를 추가하기만 하면 됩니다. 예를 들어 ar, de, en, fr, ja, pt, ru 등 다양합니다) 더 많은 최신 콘텐츠를 찾아보세요.