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생성형 AI4

[LLM] 🌟 Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Decomposition, Ensembling: 차이점 비교 안녕하세요, AI 마법사들! 오늘은 마법 같은 인공지능 모델의 학습 방법에 대해 이야기해보려고 합니다. 🧙‍♂️💫 여러분, Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Decomposition, Ensembling에 대해 들어보셨나요? 각각의 방법은 AI가 새로운 작업을 마스터하는 데 도움을 주는데요, 그 차이점을 한번 살펴볼까요? 🤔 1️⃣ Few-Shot Learning (퓨샷 학습) 👶 퓨샷 학습은 마치 요리를 할 때 레시피를 몇 번 보고 바로 요리를 시작하는 것과 같아요. 🍳 소량의 데이터만으로도 새로운 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이 방법은 미세 조정을 통해 빠르게 적응하죠. 하지만, 마법 재료(데이터)가 많이 필요해요! 2️⃣ Zero-Shot Learning (제.. 2024. 3. 7.
[LLM] Prompt Engineering 프롬프트 엔지니어링: 초보자를 위한 가이드 🌟 언어 모델과 인터랙션하는 방법에 있어, 프롬프트 엔지니어링은 마법의 주문 같은 역할을 합니다. 이 글을 통해, 언어 모델을 활용하는 새로운 방식인 프롬프트 엔지니어링에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 안내해 드리겠습니다. 프롬프트 엔지니어링이란 무엇일까요? 🤔 간단히 말해서, 프롬프트 엔지니어링은 언어 모델에 특정 입력(프롬프트)을 제공하여 원하는 출력을 얻어내는 기술입니다. 이는 전통적인 프로그래밍 언어 대신 자연어를 사용하여 모델과 소통하는 새로운 형태의 프로그래밍 방식이라고 할 수 있습니다. 왜 중요한가요? 언어 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있게 되면서, 모델을 효과적으로 활용하기 위한 방법이 필요해졌습니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있게 해주며, 복잡한 문제.. 2024. 3. 6.
[LLM] LLM 101 - 초보자를 위한 대규모 언어 모델 기초 인공 지능(AI)은 현대 기술의 가장 혁신적인 분야 중 하나로, 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. AI의 발전은 다양한 하위 분야로 나뉘며, 각 분야는 특정 목적과 기능을 가지고 있습니다. 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 AI의 핵심 기술로, 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 능력을 가지고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 포함하며, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 집중합니다. 이 모든 요소는 현대 기술 환경에서 AI가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 보여줍니다. AI (인공 지능) AI는 Artificial Intelligence(인공 지능)를 의미합니다. 이는 기계가 사람처럼 생각하고.. 2024. 1. 16.
[LLM] 생성형 AI - 랭체인 구성요소 공부하기: AI 언어 모델의 혁신적 활용 🚀 언어는 우리가 소통하는 기본 수단이며, 인공지능(AI) 기술의 발전은 이 기본 수단을 활용하는 방식을 전환하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 우리가 정보를 처리하고 지식을 추출하는 방식에 혁신을 가져왔죠. 이 중심에는 랭체인(LangChain)이 있습니다. 랭체인은 다양한 LLM들, 예를 들어 ChatGPT, 그리고 이와 유사한 모델들을 활용하여 더욱 강력하고 다기능적인 애플리케이션을 구축할 수 있는 개발 프레임워크입니다. 🤖 랭체인의 구성요소 랭체인은 LLM을 효율적으로 사용하기 위한 여러 추상화된 구성요소를 제공합니다: 모델 (Models) 랭체인에서의 모델은 대규모 데이터셋으로 훈련된 LLMs입니다. 이 모델들은 텍스트 생성, 질문 응답, .. 2023. 12. 19.
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