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생성형 AI의 핵심원리와 딥러닝
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생성형 AI의 핵심원리와 딥러닝

2023년 한 해를 돌아보면 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM)의 한 해였다고 해도 과언이 아니다. 챗GPT와 Stable Diffusion을 비롯한 생성형 AI가 일반 사용자들에게 널리 보급된 것은 물론이고, OpenAI의 GPT-4.0을 시작으로 Google의 Bard와 Meta의 LLaMA2까지 빅테크를 중심으로 많은 기업들이 다양한 언어 모델 기반 서비스를 발표했다. 하루가 다르게 쏟아져 나오는 새로운 기술을
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인공지능과 사물인터넷의 만남
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인공지능과 사물인터넷의 만남

AI + IoT = AIoT란? 스마트홈, 헬스케어, 스마트팜 등 다양한 분야로 확대되는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술은 우리의 삶을 스마트하고 편리하게 바꾸고 있다. 글로벌 리서치펌 마켓앤마켓은 보고서에서 2024년 전 세계 IoT 솔루션과 서비스 시장 규모를 약 2,789억 달러(약 370조 원)가 될 것으로 예측했다.  뿐만 아니라 2025년까지 IoT에 연결된
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생산 공정에서의 AI 기술
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생산 공정에서의 AI 기술

생산 공정 과정에서의 AI는 크게 제조 설비 자동화와 생산 최적화 두 가지 분야에서 활용되고 있습니다. 제조 설비 자동화는 AI를 사용하여 생산 설비의 제어 및 관리를 자동화하는 것입니다. 이를 통해 생산 공정의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 공정 데이터를 분석하고 예측하여 설비의 이상 징후를 조기에 감지할 수
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LLM 성능평가를 위한 지표들
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LLM 성능평가를 위한 지표들

생성형AI의 성능평가는 일반 ML/DL 모델과 어떻게 다를까? 기존의 머신러닝/딥러닝 성능 평가 지표(Metrics) 생성형 AI(generative AI)가 널리 보급되면서 인공지능 모델이 생성해 내는 텍스트나 이미지는 점점 더 자연스러워지고 있다. 이에 따라 사람들은 인공지능이 얼마나 사람과 비슷한 창작물을 생성해 내는지 지대한 관심을 가지게 되었다. 하지만 여전히 대부분의 머신러닝&
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언어와 비전 데이터를 함께 학습하는 멀티모달 AI에 대하여
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언어와 비전 데이터를 함께 학습하는 멀티모달 AI에 대하여

“멀티모달(Multi Modal) AI” 멀티모달 AI는 여러 가지 유형의 데이터 또는 정보를 함께 활용하여 인공 지능 시스템을 구축하는 접근 방식을 나타냅니다. 이러한 다양한 유형의 데이터는 주로 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등이 될 수 있습니다. 멀티모달 AI는 이러한 다양한 데이터를 조합하여 더 풍부하고 유용한 결과를 도출하고자 하는 목적으로 사용됩니다. 여러 모달리티(
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생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래: 클라우드부터 임베디드 AI까지
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생성형 AI를 위한 데이터 운용의 현재와 미래: 클라우드부터 임베디드 AI까지

데이터는 인공지능이라는 최첨단 기술을 움직이는 21세기의 석유와도 같다. 그러나 단순히 많은 양의 데이터가 확보되어 있다고 해서 인공지능 모델을 원활하게 운용할 수 있는 것은 아니다. 인공지능 모델이 최적의 성능을 유지하기 위해서는 실시간으로 생성되고 변화하는 최신 데이터를 통합하여 재학습하고 정확도를 유지하는 과정이 필요하다. 이처럼 인공지능 모델이 데이터를 실시간으로 학습하고 운용하기 위해서는  방대한
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생성형 AI와 데이터 편향성 문제: 데이터 편향이란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있을까?
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생성형 AI와 데이터 편향성 문제: 데이터 편향이란 무엇이며 어떻게 해결할 수 있을까?

챗GPT와 Stable Diffusion과 같은 생성형 AI가 우리 일상 속에 광범위하게 활용되면서 학습 데이터의 편향과 환각현상(Hallucination) 등 다양한 문제가 부각되고 있다. 예를 들어 이미지 생성 AI인 Stable Diffusion에 'unprofessional한 사람의 이미지'를 그려달라고 요청하면 '고령의 흑인 남성'과 같은 특정 인종과 성별을 반영한 이미지를 그려내는 것과
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딥러닝 모델 최적화 방법: 모델 경량화와 모델 추론 속도 가속화
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딥러닝 모델 최적화 방법: 모델 경량화와 모델 추론 속도 가속화

딥러닝 모델 최적화는 딥러닝 모델을 개선하고 최적화하여 더 나은 성능, 효율성, 형태 또는 특정 요구 사항을 충족시키는 프로세스를 의미합니다. 딥러닝 모델 최적화는 다양한 목표를 달성하기 위해 다양한 기술과 방법을 사용합니다.  딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 ‘성능 최적화', 모델의 크기를 줄이는 ‘모델 크기 최적화', 모델 추론 속도를 향상시키는 ‘추론 시간
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2023년 생성형AI 트렌드와 AI 개발을 위한 필수요소 요약
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2023년 생성형AI 트렌드와 AI 개발을 위한 필수요소 요약

2023년 한 해는 생성형AI의 해였다고 해도 과언이 아니다. 이러한 생성형AI의 확산 경향은 챗GPT를 중심으로 한 초거대언어모델(LLM)에서 특히 두드러지게 나타났는데, 그동안 인공지능 시장에서는 Google, OpenAI, Meta 등 빅테크 기업들이 자사 기초모델(Foundation Model)을 적용한 Bard, ChatGPT, LLaMA 등 다양한 서비스를 출시해왔다. 뿐만 아니라 국내외 여러 스타트업과 연구기관 등에서는
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초거대언어모델(LLM)과 일반인공지능(AGI)의 탄생 조건
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초거대언어모델(LLM)과 일반인공지능(AGI)의 탄생 조건

뇌과학이 말하는 일반인공지능의 조건 초거대언어모델(LLM)을 비롯한 생성형 인공지능(Generative AI) 기술의 발전은 인간처럼 의식을 가지고 다방면의 태스크를 지시 없이도 스스로 처리해 내는 일반인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)의 실현 가능성에 대한 기대를 한층 끌어올렸다. 이러한 기대는 얼마 전 오픈에이아이가 GPT-4에 이미지 인식이 가능한 멀티 모달(Multi Modal) 기능의
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자연어 처리(NLP)는 왜 어려울까?
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자연어 처리(NLP)는 왜 어려울까?

1. 자연어와 인공어 그리고 자연어 처리의 정의 세상에는 두 가지 종류의 언어가 있다. 하나는 우리가 일상적으로 쓰는 의사소통을 위한 언어다. 언제부터, 왜, 무엇을 계기로 인류가 언어를 쓰기 시작했는지 명확하지는 않지만 이러한 언어를 자연적으로 발생했다고 하여 자연어(Natural Language)라고 부른다. 한국어, 영어, 독일어, 프랑스어 등 우리가 알고 있는 거의 모든
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인공지능 개발은 인류에게 위협일까?
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인공지능 개발은 인류에게 위협일까?

세계 각국의 인공지능 개발 규제 움직임 생성형 AI로 떠들썩했던 올해 세계 각국에서는 인공지능 개발 규제 움직임이 활발해지고 있다. 유럽연합 의회는 2021년에 발표했던 인공지능 법안의 수정안을 2023년 6월 채택하면서 세계 최초로 인공지능 개발 규제 법안을 마련했다. 법안은 다섯개의 항목으로 구성되어 있는데, 금지되는 인공지능 활동(prohibited AI practices)과 투명성 의무 그리고
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농업과 AI: 식량 부족 문제를 해결하기 위한 변화
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농업과 AI: 식량 부족 문제를 해결하기 위한 변화

농업과 AI AI 기술이 발전하면서 점점 다양한 도메인에서 활용되고 있는데요. 오늘은 농업에서의 인공지능 기술에 대해 이야기해 보려 합니다. 세계 인구가 계속해서 증가하면서 인구 수요를 충족시키지 못하는 식량 부족 문제가 대두되고 있습니다. 기후 변화, 자연재해, 토지 부족, 물 부족 등도 식량 부족 문제를 악화시키는 요인입니다. 이러한 환경 속에서 현대 농업 트렌드는
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ChatGPT 플러그인이란?
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ChatGPT 플러그인이란?

2022년 11월 출시 이후 지난 1년 동안 시간 동안 ChatGPT 사용자 수는 무서운 기세로 늘어났다. ChatGPT 사용자 수 증가세가 둔화되었다고는 하지만 지금 이 순간도 신규 사용자 수는 유입되고 있다. 하지만 신규 가입자 유입에 비해 ChatGPT를 적극적으로 업무에 활용하는 사례는 좀처럼 늘어나지 않고 있는 것처럼 보인다. 사람인 HR연구소가 진행한 'ChatGPT의
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ChatGPT의 새로운 시작: 이미지와 음성으로 대화하기
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ChatGPT의 새로운 시작: 이미지와 음성으로 대화하기

OpenAI가 또 한 번의 놀라운 업데이트를 발표했다. 뛰어난 언어능력으로 세상을 떠들썩하게 하더니 이제 보고 듣고 말하는 것으로 그 능력을 확장한다고 한다.  ChatGPT는 뛰어난 언어능력에서 시작해 챗봇, 업무 자동화, 검색, 광고, 마케팅, 영화, 게임 등 여러 분야에 적용되며 혁신을 이끌고 있는데 이번 업데이트 역시 단순히 ChatGPT가 음성과 이미지를 인식하는 것을 넘어
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NeRF: 공간 재현을 위한 뷰 합성 방법
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NeRF: 공간 재현을 위한 뷰 합성 방법

“Neural Radiance Fields (NeRF)” NeRF는 "Neural Radiance Fields"의 약자로, 3D 장면을 생성하고 렌더링하기 위한 신경망 기반의 컴퓨터 비전 기술입니다. NeRF는 실제 세계의 3D 장면을 모델링하고 새로운 시점에서 장면을 볼 수 있도록 하는 것이 주요 목표입니다. 물체나 사람을 360도 돌려가며 다양한 각도에서 관측하려면 2D 이미지 대신 3D 렌더링이
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자연어 처리 (NLP): 개인화와 업무 자동화의 시작
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자연어 처리 (NLP): 개인화와 업무 자동화의 시작

Natural Language Processing (자연어 처리) 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 분야입니다. NLP는 다양한 언어 관련 작업과 텍스트 데이터를 분석, 이해, 생성하는 기술을 다룹니다. 이를 통해 컴퓨터는 언어에 대한 이해력을 향상시키고 사람과 자연스러운 대화를 나눌 수 있게 됩니다. 컴퓨터
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'가성비' 좋은 LLM을 직접 만들어보자: PEFT를 활용한 LLM 경량화 테크닉
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'가성비' 좋은 LLM을 직접 만들어보자: PEFT를 활용한 LLM 경량화 테크닉

LLM 거대화 트렌드는 이제 언어 모델 개발의 새로운 표준이 되었다. 언어 모델의 데이터 학습에 있어서 가중치(weight)와 편향(bias)을 조정해 주는 매개변수(parameter)의 수와 모델이 학습하는 말뭉치(corpus)의 양이 많을수록 일반적으로 언어 모델의 성능은 뛰어난 것으로 알려져 있기 때문에 빅테크 기업들은 경쟁적으로 더 많은 양의 GPU와
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LLMOps가 주목받고 있는 이유: DevOps에서 LLMOps까지
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LLMOps가 주목받고 있는 이유: DevOps에서 LLMOps까지

2023년 인공지능 업계의 가장 핫한 트렌드는 단연 생성형AI와 초거대언어모델(LLM)이었다. 2022년 11월 등장한 챗GPT를 시작으로 등장한 초거대언어모델(LLM)은 우리 삶에 자연스럽게 녹아들며 우리의 삶을 크게 바꾸어나가기 시작했다. 자연스럽게 LLM을 활용하기 위한 다양한 라이브러리(Libraries)와 방법론이 등장하기 시작했는데, 이번시간에는 초거대언어모델(LLM)을 보다 효율적으로 운영하고 거대한 언어모델의 사전학습
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AI가 창조할 수 있는 비밀: 생성형 AI 이해하기
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AI가 창조할 수 있는 비밀: 생성형 AI 이해하기

생성형 AI가 주목을 받으면서 '생성형 AI가 거품이다 아니다' 논쟁도 있지만 개인적으로는 OpenAI의 성공과 ChatGPT를 사용하는 개인과 기업들, 그리고 의료 국방 제조 등 여러 분야에서 AI를 이용한 시도, 혁신이 이뤄지고 있는 모습들을 보면 단순히 거품에 거치지 않을 것이라는 생각이다. 가트너의 2023년 Hype Cycle에 따르면 현재 생성형 AI는 기대감 최고
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (3) – 우리 삶과 AI
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (3) – 우리 삶과 AI

분명 ChatGPT는 인공지능 업계에서 새로운 패러다임임과 동시에 사회의 유행을 이끌고 있습니다. 물론 꼭 ChatGPT가 아니더라도 여태까지 우리 사회에 유행을 이끌었던 것은 많습니다. 크게는 인터넷과 스마트폰의 등장을 대표적인 예로 생각해볼 수 있으며, 작게는 특정 유행어나 패션이 유행을 하기도 합니다. 이러한 다양한 유행은 시간이 지나고 ‘당연한 것’이 되어 우리 삶을 크게
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OpenAI가 직면한 과제와 돌파구 ClosedAI와 오픈소스 문화
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OpenAI가 직면한 과제와 돌파구 ClosedAI와 오픈소스 문화

OpenAI의 사용자 감소세가 심상치 않다. 애널리틱스인디아에 따르면 2022년 11월 서비스 개시 이후 수직 상승하던 OpenAI의 사용자수가 2023년 5월을 정점으로 감소세로 들어서, 7월 이용자수는 동년 6월에 비해 12%나 감소했다고 한다. (출처 : 테크42, 챗GPT 선구자 ‘오픈AI’에 드리운 먹구름···파산 위기설까지) 사용자 감소세의 원인으로는 여러가지를 들 수 있겠지만, 가장 유력한 것은
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (2) – 초거대 AI
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (2) – 초거대 AI

ChatGPT가 등장하고 행사하는 영향력은 어마어마합니다. 그리고 우리가 ChatGPT의 영향력이 크다고 말할 수 있는 이유는 딱 하나입니다. 바로 ChatGPT라는 인공지능이 너무나도 정확하고 그럴듯한 결과물을 계속 내놓고 있기 때문입니다. ChatGPT는 일반적인 채팅 상대로서의 기능도 해주는데다, 번역이면 번역, 작문이면 작문, 거기에 코딩까지 정말 다양한 영역에서 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 만약, 아무리 다양한 기능을
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창작의 새로운 패러다임을 이끄는: 이미지 생성 AI
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창작의 새로운 패러다임을 이끄는: 이미지 생성 AI

Image Generation AI (이미지 생성 AI) Image Generation AI(이미지 생성 AI)는 이미지 또는 텍스트 입력을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 특히 텍스트에서 이미지를 생성하는 Text-to-Image Generation AI는 딥러닝 기술을 활용하여 주어진 텍스트 설명을 이해하고 해당 내용을 시각적으로 표현하는 인공지능 기술로 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 텍스트-이미지 생성형 AI는
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (1) – GPT와 ChatGPT
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ChatGPT 유행이 가지는 의미 (1) – GPT와 ChatGPT

최근 인공지능 분야에서 가장 핫한 키워드를 하나만 뽑으라면 단연 ChatGPT일 것입니다. ChatGPT는 사용자와 문답이 가능한 인공지능입니다. 그 무엇이든 궁금한 질문을 ChatGPT에게 던지면 ChatGPT는 그럴듯한 답변을 내놓습니다. 이러한 ChatGPT는 인공지능 분야에서 가장 유명한 LLM입니다. LLM(Large Language Model)은 초대용량의 언어 데이터를 기반으로 대화, 번역, 문장 생성 등 언어 관련 목적으로
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