AI 인사이트 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
AI 인사이트 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
AI 인사이트 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
AI 인사이트 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
AI 인사이트 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
AI 인사이트 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
AI 인사이트 좋은 데이터에서 탁월한 LLM이 나온다 지난달 21일 한국을 방문한 스탠포트 대학교의 앤드류 응(Andrew Ng) 겸임교수는 "우수한 데이터 관리와 가공은 인공지능 구축 과정에서 약 80%의 핵심 작업을 차지한다.”고 강조했다. 응 교수는 데이터 중심 인공지능(Data-centric AI)의 필수성에 대해 강조하면서, AI 개발자들에게 코드의 수정을 통한 하이퍼파라미터 조절에 지나치게 의존하기보다는 고품질의 데이터 확보
AI 인사이트 초해상도(Super Resolution) 기술로 보이지 않았던 세상을 발견하는 방법 Super Resolution (초해상도) Super Resolution(SR) 기술은 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 변환하는 기술입니다. 고해상도 이미지는 더 많은 세부 정보와 더 적은 노이즈를 가지고 있기 때문에 시각적인 선명도와 품질이 향상됩니다. 해상도를 높이는 작업이 딥러닝으로 쉽게 풀 수 있는 문제라고 생각하실 수도 있지만 생각보다 쉽지 않은 기술입니다. 딥러닝 기반의 SR기술이 주변 컨텍스트
AI 인사이트 시계열 데이터 예측: 미래를 알고 싶은 욕망 Time Series Forecasting (시계열 예측) Time Series Forecasting(시계열 예측)은 과거 시간에 따른 데이터 포인트들의 열(시계열)을 분석하여 미래 값을 예측하는 분석 기술입니다. 시계열 예측에 대해 이야기하기 전에 우선 “시계열 데이터”에 대해 먼저 알아봅시다. 시계열 데이터(Time Series Data)는 일련의 시간 순서에 따라 기록된 데이터를 나타냅니다.
AI 인사이트 추천 시스템: 사용자가 원하는 콘텐츠를 찾아내는 기술 Recommender System(추천 시스템) 유튜브나 넷플릭스를 이용할 때면 우연히 추천해 주는 영상을 보게 되는 경우가 많습니다. 흔히들 “알고리즘이 추천해 주는 대로 영상을 보다 보니 여기까지 왔다"라는 이야기를 합니다. 정보(데이터)가 많아지는 만큼 개인에게 필요한 정보를 찾아내는 일이 쉽지 않습니다. 때문에 거의 모든 플랫폼 기업들은 사용자의 니즈에 맞는
AI 인사이트 벡터 스토어로 LLM 백배 활용하기 요즘 언어모델 개발자들 사이에서 가장 핫한 라이브러리를 하나 뽑으라면 바로 Langchain이 아닐까 싶다. 2022년 10월 오픈소스로 세상에 공개된 LangChain은 초거대언어모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션 생성을 단순화하도록 설계된 프레임워크다. Langchain은 챗GPT 뿐만 아니라 메타의 LLaMA 시리즈와 구글의 Bard 등 다양한 LLM에 적용이 가능할 뿐만 아니라, faiss나 chromadb와 같은 벡터 데이터베이스를 활용하여
AI 인사이트 초거대언어모델(LLM)을 백배 활용하는 법 OpenAI사는 챗GPT를 비롯해 많은 자사 개발 모델의 소스코드를 공개하지 않는 원칙을 고수하고 있다. 따라서 사용자들은 기존의 엔지니어들이 시도했던 방식처럼 모델의 매개변수(parameter)를 직접 수정하거나 추가 데이터를 학습하는 방식으로 모델을 활용할 수 없다. 그러나 소스코드 공개 없이도 챗GPT를 효과적으로 활용할 방법은 여전히 있다. 이번 시간에는 사전학습된 초거대언어모델(LLM)이 텍스트
AI 인사이트 챗GPT 이외의 LLM에는 어떤 것들이 있을까?: 초거대언어모델의 경량화 트렌드 OpenAI사의 챗GPT는 LLM 시장의 대중화를 향한 첫 문을 열었다는 점에서 생성형 언어모델의 선구자라고 할 수 있다. 그러나 당연하게도 LLM에는 챗GPT만 있는 것이 아니다. 이번 시간에는 구글과 Meta를 비롯한 다양한 빅테크 기업들이 사용자들의 니즈에 맞게 야심차게 준비한 ‘챗GPT 이외의 초거대언어모델’들에 대해 알아보도록 하겠다. 주목할 점은 매개변수와 훈련 데이터를 늘려가며 성능을
AI 인사이트 LLM 빅테크와 스타트업: 기업들 사이의 LLM 모델 경쟁 OpenAI사에서 개발한 'ChatGPT'는 기존에 생성형AI와 초거대언어모델(LLM) 기술을 접해본 적이 없던 대중들에게도 매우 친숙한 서비스가 되었다. 이 서비스는 출시 후 단 두 달 만에 사용자 수가 1억 명을 돌파하며 틱톡이 세웠던 9개월 기록을 뛰어넘었고, 올해 3월 기준으로 누적 방문 횟수가 이미 15억 회를 넘어 썼으며, 지금도 신규
AI 인사이트 AI의 특이점: 약인공지능(AI)과 강인공지능(AGI) 그리고 초인공지능(ASI) 세계적인 물리학자 스티븐 호킹 박사는 2017년 “인공지능의 출현에 대비하지 않으면, 인류는 멸망할 수 있다.”라며 인공지능의 잠재적 위협에 심각한 우려를 표했다. 마이크로소프트사의 빌 게이츠 역시 “인공지능은 지난 수십년간 있어왔던 일 중에 가장 큰 진보”라며 인공지능이 인류 사회에 가져올 잠재적인 파급력에 대해 언급하기도 했다. 마찬가지로 최근 챗GPT의 출현을 놓고 일론
AI 인사이트 2D 에서 3D로: 현실감 넘치는 세상을 엿보는 3D 복원 기술 3D Reconstruction (3D 복원) 3D Reconstruction (3D 복원) 기술은 영상에서 객체의 실제 3D 형태를 복원하는 기술입니다. 카메라로 사진을 찍는 행위는 실제 세상의 3D 객체를 2D 평면 상에 projection(사영)시키는 행위로 3D 형태 정보가 소실됩니다. 때문에 컴퓨터는 2D 이미지 만을 보고 3D 형태를 정확하게 복원할 수 없습니다. 때문에 3D 복원을
AI 인사이트 창작자의 생산성 향상을 위한 그림 보조 AI 알아보기 그림 보조 AI 최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 텍스트 명령만으로 조건에 맞는 그림을 그려주는 이미지 생성 AI 모델인 OpenAI의 ‘DALL-E’나 카카오의 ‘칼로' 등이 소개되었습니다. 물론 꽤나 훌륭한 수준의 그림을 그려줍니다. 하지만 그림을 생성하는 AI 이외에도 화가의 보조 역할을 해주는 ‘그림 보조 AI’가 있습니다. 이러한 그림 보조
AI 인사이트 ChatGPT로 고객리뷰 분석하기 이야기 했던가? ChatGPT의 기반이 되는 GPT-3는 자연어처리의 거의 모든 태스크를 수행할 수 있다. 엄청난 모델 크기에 대량의 언어 데이터셋을 학습한 탓에 문서 요약이나 질의 응답, 번역, 감성분석 등 거의 모든 자연어처리 태스크에서 준수한 성능을 보인다. ChatGPT는 이 GPT-3의 언어 능력에 사람의 의도를 좀 더 잘 파악해서 대답할 수 있도록 지시-답변
AI 인사이트 초거대AI의 Phase.2: 비윤리성과 편향성 - AI 윤리 준칙이 필요한 이유 초거대AI를 대하는 우리의 자세 안녕하세요, IT린이 제나팡입니다 :) 오늘은 초거대AI의 Phase.2 : 비윤리성과 편향성에 대해 알아보겠습니다. 대화형AI의 기술 진화 속도에 감탄하는 것에서 더 나아가, 우리가 앞으로 초거대AI를 활용하면서 혹은 개발하면서 가져야 하는 자세에 대해 다같이 고민해보고자 이번 글을 준비했습니다. Phase.1 : 초거대AI 개발에 앞다투는 글로벌&국내 빅테크 먼저, 초거대AI의 Phase.
AI 인사이트 행동 인식: 영상 관제 시스템과 스포츠 중계 Human Activity Recognition (인간 행동 인식) ‘Human Activity Recognition(인간 행동 인식)’은 인간의 동작 또는 행동을 감지하고 분류하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 가속도계 등의 센서 데이터나 영상, 음성 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 활용할 수 있습니다. 상황에 따라 단일 데이터 형태를 사용하는 경우도 있고, 여러 형태의 데이터를 함께 활용하는
AI 인사이트 하룻밤에 읽는 자연어처리(NLP)의 역사(1): 단어주머니(Bow)와 DTM 그리고 TF-IDF 2022년 말에 공개된 OpenAI의 챗GPT는 출시 후 단 두 달 만에 1억 명의 사용자를 보유하게 되었으며, 현재로서는 공개된 지 1년도 되지 않은 시점에서 이미 전 세계 인구의 약 3분의 1에 해당하는 사용자 수를 확보한 것으로 추정된다. 일반 대중들은 챗GPT가 가진 두 가지 능력, 즉 '추론을 통해 문장을 이해하는 능력&
AI 인사이트 자연어처리(NLP)와 텍스트 마이닝(Text-mining) 언어에는 통찰력이라는 보물이 숨어있다 인공지능 도입을 고려하고있는 고객사의 현업분들과 미팅을 진행하다보면 자연어처리(NLP)와 텍스트 마이닝(Text-mining) 혹은 텍스트 분석(Text Analysis)이라는 단어를 구분하지 않고 사용하는 경우를 자주 볼 수 있다. 작년말 OpenAI사의 챗GPT 출시로 요즘은 LLM(초거대언어모델)과 생성형 AI까지 등장하며 자연어처리(NLP) 관련 용어의혼란을 더욱 가중시키고 있다. 자연어처리(NLP)라는 분야는
AI 인사이트 인간 자세 추정: 비대면 홈트레이닝과 가상 인간 Human Pose Estimation(인간 자세 추정) 'Human pose estimation(인간 자세 추정)'은 컴퓨터 비전과 인공 지능 기술을 활용하여 인간의 신체 부위와 관절의 위치를 추정하는 기술로 인간의 신체 부위, 예를 들어 머리, 어깨, 팔, 다리 등과 관절의 위치를 정확하게 파악하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 이미지나 비디오에서 인간의
AI 인사이트 코딩없이 초거대언어모델(LLM)을 활용하는 법: 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란? 챗GPT의 등장은 확실하고도 빠르게 인공지능 언어모 델에 대한 사용자의 진입 장벽을 낮추어 주었다. 이제 사용자들은 더이상 초거대언어모델(LLM)을 텍스트 분류, 감정분석, 챗봇 등 활용 목적에 맞게 미세조정(Fine-tuning) 하는 과정없이, Python이나 R과 같은 프로그래밍언어가(Programming Language)가 아닌 일상 생활에서 사용하는 한글이나 영어 등 자연어(Natural Language)로 된
AI 인사이트 안면 인식 AI 기술 알아보기: 편리함과 인권 침해 사이 안면 인식 (Face Recognition) Face recognition(안면 인식)은 인물의 얼굴을 감지하고, 얼굴의 고유한 특징과 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 기술입니다. 안면 인식 기술은 주로 두 사진 속 인물 간의 동일인 여부를 검증하거나, 이미지 속에 있는 인물이 내부 데이터베이스에서 식별되는 사람인지를 확인하는 데 사용됩니다. 우리에겐 스마트폰의 잠금을 해제할 때 사용하는 기술(
