딥러닝에서의 양자화(Quantization) 이해하기
최근 딥러닝과 대규모 언어 모델(LLM)이 놀라운 성능을 보여주고 있지만, 이러한 모델들은 큰 계산 능력과 메모리를 필요로 한다는 도전과제가 있습니다. 특히 제한된 자원을 가진 환경에서는 이러한 모델들을 실행하기가 매우 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술 중 하나가 바로 '양자화(Quantization)'입니다.
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LLM(AI)이 인간 창의성에 어떤 영향을 미치는가?
현재의 연구 결과는 LLM과 인간 창의성의 관계가 예상보다 훨씬 복잡하다는 것을 보여줍니다. 단기적으로 LLM은 창의적 과정을 지원하고 성과를 향상시킬 수 있지만, 장기적으로는 인간의 독립적 창의성을 저해할 수 있는 위험이 존재합니다. 특히 아이디어의 동질화와 인지적 의존성 문제는 향후 AI 발전 과정에서 반드시 해결해야 할 과제로 대두됩니다.
추천시스템 라이브러리 Recbole Deep Dive
RecBole은 파이토치(PyTorch) 기반의 오픈 소스 추천 시스템 라이브러리입니다. 이 프레임워크는 연구자와 개발자들이 최신 추천 알고리즘을 쉽게 구현하고 실험할 수 있도록 설계되었으며, 다양한 추천 시스템 모델을 통합하고, 표준화된 방식으로 이들을 평가하고 비교할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
최근 추천 시스템 개발에서는 다양한 접근 방식과 알고리즘을 실험하고 비교하는 것이 필수적입니다. RecBole은 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 개발되었다고 할 수 있으며, 학계와 산업계 모두에서 널리 사용되고 있습니다.
LLM이 모든 해결책은 아니다. : AI 모델
AI 기술의 다양한 유형을 살펴보고, 각 기술이 어떤 use case(사용자 경험)에 적합한지 알아보려 합니다. 만약 개발자라면 LLM의 명확한 한계를 인식하고, 다른 AI 기술들의 강점을 이해함으로써, 우리는 보다 효과적이고 균형 잡힌 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 단순한 유행이 아닌, 진정한 가치를 창출하는 도구로 자리잡을 수 있지 않을까 생각합니다.
강화학습의 기반 마르코프 결정 프로세스(MDP)
강화학습은 인공지능 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 복잡한 결정을 내려야 하는 상황이나, 명확한 규칙이 정해져 있지 않은 환경에서 유용합니다. 자율주행 자동차, 로봇 제어, 게임 AI, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 강화학습이 활용됩니다. 강화학습의 가장 큰 장점은 시행착오를 통해 스스로 학습한다는 점입니다. 이는 프로그래머가 모든 상황에 대한 규칙을 일일이 코딩할 필요가 없다는 것을 의미합니다. AI는 경험을 통해 최적의 전략을 스스로 발견합니다.
인공지능이 인공지능을 학습하다 : 모델붕괴
인공지능(AI) 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 특히 최근에는 AI가 자체적으로 데이터를 생성하고 학습하는 단계에 이르렀습니다. 이는 특히 GPT-3, BERT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에서 두드러지게 나타나고 있습니다. 이러한 발전은 AI 기술의 혁신적인 진보를 보여주지만, 동시에 새로운 도전 과제를 제시합니다.
YCombinator가 투자한 400개의 AI 기반 스타트업
AI의 좋은 활용 사례를 찾아서… “성공 가능성이 높은 AI 사업을 기획하고 있다면?” YCombinator(YC)의 성공적인 스타트업을 찾아내고 육성하는 실적은 기술 산업에서 타의 추종을 불허합니다. 그들의 선정 과정은 지속적으로 전체 분야를 재편하는 회사를 표면화했으며, 그들의 포트폴리오는 새로운 트렌드와 기술의 귀중한 지표가 되었습니다. 인공지능의…
100개 이상의 글로벌 기업 AI 적용사례
AI 적용사례 : 오늘날 인공지능과 머신러닝 기술은 다양한 산업 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 글로벌 기업들은 개인화된 추천 시스템, 검색 최적화, 사기 탐지 등의 AI 적용사례를 통해 비즈니스 모델을 혁신하고 있습니다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 부상은 기업들에게 새로운 기회를 제공하며, 멀티모달 학습과 설명 가능한 AI 기술도 주목받고 있습니다. 데이터 품질 관리와 AI 윤리, 인재 확보는 AI 도입의 핵심 과제입니다. AI 기술의 발전은 기업 경쟁력의 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다.
광학 기술과 뉴로모픽
광학 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 혁신적인 연구를 소개합니다. 인공지능과 기계 학습의 급속한 발전이 에너지 소비와 환경 문제를 야기하는 가운데, 광학 뉴로모픽 시스템이 이를 해결할 수 있는 가능성을 제시합니다. 선형 파동 산란을 이용해 물리적 비선형성 없이 비선형 처리를 구현하는 새로운 접근법을 설명하며, 이 기술이 에너지 효율성과 계산 속도를 획기적으로 개선할 수 있음을 강조합니다. 연구는 높은 정확도의 실험 결과를 제시하며 다양한 응용 가능성을 제안합니다.
의료 AI의 편향
의료 AI는 혁신적인 변화를 가져오고 있지만, 특정 인구 집단에서 낮은 성능을 보여 편향 문제를 드러냅니다. MIT 연구는 AI 모델이 인종, 성별 등의 인구 통계학적 정보를 편향적으로 사용해 공정성 격차를 일으킬 수 있음을 발견했습니다. 이러한 편향을 해결하기 위해 다양한 접근법이 시도되고 있으며, 공정하고 정확한 의료 AI를 위해 지속적인 연구와 평가가 필요합니다.