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인공지능

데이터 기근 시대의 해답은 과연 합성 데이터일까? AI & IT 이야기 2025. 1. 12. 인공지능 시스템은 기본적으로 거대한 데이터를 필요로 합니다.모델을 완성시키기 위해서는 엄청난 데이터를 기반으로 수없이 많은 학습을 진행해야 한다는 것은 잘 알려진 사실이죠.그리고 데이터의 규모가 거대해질수록 모델의 성능이 향상된다는 것도 거의 사실에 가까운 것으로 확인되었습니다.그 때문에 나온 것이 초거대 AI였고, 이런 초거대 AI를 기반으로 개발되어 출시된 것이 ChatGPT와 같은 LLM 들입니다. 수년 전까지만 하더라도 데이터 과잉의 시대이다.. 이 거대한, 넘쳐나는 데이터때문에 AI가 성공할 수 있었다.. 이런 이야기가 기본적인 사실로 깔려있었을만큼 현재는 수많은 데이터가 생성되는 시대입니다.그러나 최근들어 데이터 기근시대로 접어들고 있다는 주장이 나오고 있죠.AI가 학습하기 위해 필요한 데이터..

대형 액션 모델(LAM, Large Action Model) AI 관련 기술들/대형AI모델 2024. 12. 28. 며칠 전인 12월 20일, LG AI연구원에서 AI 에이전트용 대형 액션 모델(LAM, Large Action Model)을 개발중이라는 기사가 올라왔습니다. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=166395 LG AI연구원 "AI 에이전트용 '대형액션모델' 개발 중...언어·멀티모달도 동시 개발" - AI타임스LG AI연구원이 최근 업데이트한 ‘엑사원 3.5’에 이어 대형액션모델(LAM)을 개발 중이라고 밝혔다. 이는 최근 트렌드인 인공지능(AI) 에이전트를 겨냥한 것이다. LG AI연구원(원장 배경훈)은 20일 \'www.aitimes.com 최근 호평을 받고 있는 엑사원 3.5의 후속 모델로 LAM을 포함한 LMM(대형 멀티모달 모델, Larg..

도서관에서 인문학+인공지능 서적을 보면서 느낀 점 AI & IT 이야기 2023. 12. 6. 오늘은 오랜만에 도서관에 가서 책을 빌려왔습니다. 인문학과 인공지능, 기술, 공학과의 연관성에 대한 책이 있나 싶어서 가 봤습니다만... 인공지능이 전 세계적으로 이슈가 되다보니 재작년에 도서관에 갔을때와 비교해서 인공지능 관련 도서가 상당히 많이 늘었더군요. 인터넷으로 검색해보니 440권 이상이 검색되어 나왔습니다. 그런데 중복되는 도서도 있다보니.. 실제로는 400권 정도 되지 않나 싶네요. 도서관에서 400권 정도라면 실제 출간된 도서는 천권은 가뿐히 넘어가겠죠. 하기야.. 제가 가지고 있는 기술도서만 해도 거의 200권에 육박하니까.. 당연하다면 당연한 일일 것입니다. 그런데 문제는.. 도서관에 있는 도서 중 기술 서적은 재작년과 비교해서 그리 많이 늘지 않았더군요. 기술도서는 관련 직종에 있는 ..

뇌와 세계, 어떻게 인간과 공존하는 인공지능을 만들 것인가(완독 전) 나의 일상 2021. 10. 6. 최근 너무 기술 서적만 보고 있는 것 같아서 교양서적을 읽자... 라고 생각하고 책을 샀습니다. 그런데 역시 기술 부분이 강조되어 있는 책이긴 하네요. ㅠㅠ 왠지 문학도서를 읽으려니 집중이 되지 않을 것 같아서 기술+교양 서적으로 사게 되었습니다. 옛날에는 문학도서를 많이 읽었던 것 같은데.. 그 때 만큼 마음에 여유가 없는 것인지도 모르겠습니다. 그나저나 이번 여름에는 책을 많이 샀네요. 올 여름에 산 책만 거의 100만원에 달하는 분량이네요. 그 덕에 한 달만에 교보문고 프리미엄 고객으로 분류되었습니다. ㅠㅠ 잡설은 이 정도로 하고.. 이 번에 산 책은 "뇌의 세계(미겔 니코릴리스 저/김성훈 역, 김영사, 2021.09.10 발행)", "어떻게 인간과 공존하는 인공지능을 만들 것인가(스튜어트 러셀 저..

AI와 데이터과학을 공부하려면 어떤 지식들이 필요할까? AI 관련 기술들/AI 2019. 9. 4. AI와 데이터 분석, 데이터 과학을 공부하고 연구해 나가려면 다양한 분야의 지식이 필요합니다. 실제로 어떤 시스템을 만들어야 할까? 와 같은 아이디어나 실제 적용을 위한 해당 분야별 전문 지식, 어떤 데이터를 구성해야 효율적인 학습이 이루어질까? 와 같은 데이터 입장에서의 분석 능력 등 매우 종합적인 학문 분야라 바로 AI, 인공지능과 데이터 과학 분야입니다. 이런 다양한 분야의 지식 중에서도 특히 중요한 분야가 통계학과 수학 분야라고 생각하고 있습니다. 다른 분야도 역시 중요하지만 통계학적인 지식이 없다면 가장 기반이 되는 데이터의 선택, 구성에서부터 길이 막힌 것 같은 느낌을 받게 될 것입니다. 우리가 만들고자 하는 AI 모듈은 어떤 결과를 요구하고 있으며 그 결과를 위해 어떤 데이터가 필요한지 알지..

다층 퍼셉트론과 Back Propagation 학습 알고리즘 AI 관련 기술들/AI 2019. 9. 4. 지난 글에서 뉴런으로 구성된 간단한 네트워크 모델인 단층 퍼셉트론에 대하여 알아보았습니다. 이번 글에서는 다층 퍼셉트론에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 다층 퍼셉트론의 형태는 단층 퍼셉트론과 달리 여러 개의 퍼셉트론 층을 가지고 있습니다. 여러 층의 퍼셉트론을 가짐으로써 여러 개의 직선으로 데이터를 분류할 수 있게 되었고 단층 퍼셉트론의 가장 큰 결점이 해결되었습니다. 그러나 단층 퍼셉트론이 가진 문제점은 두 가지였었죠. 선형분리 되는 패턴만 가능하다는 문제점 외에도 학습이란 개념이 전혀 적용되지 않았다는 문제가 있었습니다. 다층 퍼셉트론은 어떨까요? 다층 퍼셉트론도 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 가중치를 변경할 수 있는 구조는 보이지 않습니다. 학습이란 개념의 적용 문제는 여전히 해결되지 않은 것입니다. ..

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