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• [GenAI] Claude Pro 사용 안내 Claude Pro에는 사용 제한이 있나요?예. Claude Pro는 무료 서비스에 비해 최소 5배의 사용량을 제공합니다. 보낼 수 있는 메시지 수는 첨부한 파일 길이, 현재 대화 길이 등 메시지 길이에 따라 달라집니다. 7개의 메시지가 남아 있기 전에 경고가 제공되며 메시지 제한은 5시간마다 재설정됩니다.실제로 이러한 제한은 무엇을 의미합니까?대화가 비교적 짧은 경우(문장이 약 15~20단어라고 가정할 때 영어 문장 약 200개) 5시간마다 약 45개의 메시지를 보낼 것으로 예상할 수 있으며, Claude의 현재 용량에 따라 더 많은 메시지를 보낼 수도 있습니다.대화가 길어질수록, 특히 첨부 파일이 큰 경우 한도가 더 빨리 소모됩니다. 예를 들어, 위대한 개츠비(The Great Gatsby) 사본을 .. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 26.

• [GenAI] 마이크로소프트의 Stargate 프로젝트 안녕하세요. 마이크로소프트(MS)와 오픈AI가 추진하는 'Stargate' 프로젝트에 대해 자세히 알아보겠습니다.Stargate 프로젝트 개요MS와 오픈AI가 135조원을 투자하여 세계 최대 규모의 데이터센터와 슈퍼컴퓨터를 구축하는 프로젝트입니다. [1] [2]이 프로젝트는 5단계에 걸쳐 진행되며, 스타게이트 프로젝트는 그 중 마지막 5번째 단계에 해당합니다. [3]이 거대 프로젝트의 목적은 AI 데이터 처리 방식을 혁신하는 것입니다. [4]Stargate 프로젝트의 주요 내용슈퍼컴퓨터 구축: MS와 오픈AI는 세계 최고 수준의 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획입니다. 이를 통해 대규모 AI 모델 학습과 데이터 처리가 가능해질 것으로 기대됩니다.데이터센터 구축: 135조원 규모의 거대 데이터센터를 건설하여 AI .. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 19.

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  [GenAI] ChatGPT가 챗봇 / 검색 웹사이트 방문에서 1위를 차지 https://www.reuters.com/technology/openai-announce-chatgpt-product-improvements-monday-2024-05-13/ 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 19.

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  [GenAI] GPT-4o :: OpenAI의 새로운 다중 모달 언어 모델 GPT-4o: OpenAI의 새로운 다중 모달 언어 모델Content OverviewGPT-4o는 OpenAI가 최근 발표한 새로운 다중 모달 언어 모델입니다.이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 입력 모달리티를 통합하여 실시간 대화, 번역, 이미지 생성 등의 기능을 제공합니다.GPT-4o는 이전 모델인 GPT-4에 비해 성능이 향상되었으며, 특히 비영어권 언어 처리와 응답 속도가 개선되었습니다.주요 특징 및 기능다중 모달 통합: GPT-4o는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 입력 모달리티를 단일 신경망에서 처리할 수 있습니다. 이를 통해 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용이 가능합니다.실시간 대화 및 번역: GPT-4o는 실시간으로 대화를 이해하고 응답할 수 있으며, 다국어 번역 기능도 제공합.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 15.

• [GenAI] in-context learning이란? 장점, 원리, 적용 분야 In-Context Learning: 인공지능의 새로운 학습 패러다임오늘날 인공지능(AI) 기술은 급속히 발전하고 있으며, 그 중심에는 '학습'이라는 개념이 자리잡고 있습니다. 기존의 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 기술들은 대량의 데이터와 시간을 필요로 하는 학습 과정을 거쳤습니다. 하지만, 최근 'In-Context Learning'이라는 새로운 학습 방식이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 In-Context Learning이 무엇이며, 왜 중요한지에 대해 알아보겠습니다.In-Context Learning이란?In-Context Learning은 특정한 맥락(context) 내에서 필요한 정보를 바탕으로 학습하는 방식을 말합니다. 이는 기존의 대규모 데이터 세트를 통해 사전 학습(pre-trainin.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 6.

• [GenAI] 임베딩이란? 의미, 중요성, 활용 예 임베딩(Embedding)은 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 매우 중요한 개념입니다.임베딩이란?임베딩은 대규모의 범주형 데이터(예: 단어, 상품, 사용자 등)를 연속적인 벡터 공간에 표현하는 기술입니다. 이렇게 하면 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 변환할 수 있으며, 이러한 벡터는 머신러닝 모델에서 사용할 수 있는 특징(feature)으로 활용됩니다.임베딩의 중요성차원 축소: 임베딩은 고차원의 데이터를 저차원으로 표현하여, 연산 비용을 줄이고, 데이터의 구조를 보다 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.의미적 유사성: 임베딩 공간에서는 거리나 방향이 의미를 갖습니다. 예를 들어, 단어 임베딩에서 '왕'과 '남자' 사이의 벡터를 '여왕'과 '여자' 사이의 벡터와 비교했을 때 유사한 관계.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 6.

• [GenAI] 멀티모달리티(Multimodality)란? 필요성, 주요 분야, 장점 멀티모달리티(Multimodality)란 무엇인가?멀티모달리티는 다양한 유형의 데이터(텍스트, 이미지, 소리 등)를 결합하여 정보를 전달하거나 처리하는 기술을 의미합니다. 이 기술은 인공지능(AI) 분야에서 특히 중요한 개념으로 자리 잡고 있으며, 머신러닝 모델이 더욱 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 이해하고 해석할 수 있도록 합니다.멀티모달리티의 필요성우리가 사는 세계는 복잡하고 다양한 형태의 정보로 가득 차 있습니다. 예를 들어, 한 사진을 보면 그 이미지 자체 뿐만 아니라 그 이미지가 전달하는 감정, 배경 소리, 그리고 이미지에 대한 설명 텍스트 등 다양한 형태의 정보를 동시에 받아들입니다. 멀티모달리티는 이러한 다양한 형태의 정보를 AI 모델이 처리할 수 있도록 해줌으로써, 인간처럼 복잡한 세계를.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.

• [GenAI] 제로 샷 학습(Zero-Shot Learning)이란?, 원리, 장점, 적용 분야 제로 샷 학습(Zero-Shot Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 점점 더 주목받고 있는 개념입니다. 이 기술은 기계 학습 모델이 훈련 중에 본 적 없는 데이터나 작업에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 즉, 제로 샷 학습을 통해 모델은 본 적 없는 새로운 상황에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 이러한 학습 방식은 특히 데이터가 부족하거나 다양한 변형이 필요한 분야에서 유용합니다.제로 샷 학습의 원리제로 샷 학습의 핵심은 모델이 기존의 데이터와 지식을 바탕으로 새로운 상황을 추론할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해 일반적으로 속성(attribute) 기반의 접근 방법이 사용됩니다. 예를 들어, 모델이 각각의 동물 사진을 '포유류', '조류' 등의 속성으로 학습했다면,.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.

• [GenAI] 프리트레이닝(Pre-training)이란, 장점, 과정, 필요성 프리트레이닝(Pre-training)이란 무엇인가?인공지능(AI) 분야에서, 특히 머신러닝과 딥러닝의 세계에서, "프리트레이닝"은 중요한 개념 중 하나입니다. 이 용어는 말 그대로 "사전 훈련"을 의미하며, 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 미리 훈련시키는 과정을 말합니다. 하지만 왜, 어떻게 이 과정이 필요한 걸까요? 이 글에서는 프리트레이닝의 개념을 쉽고 자세히 풀어보겠습니다.프리트레이닝의 필요성모델이 새로운 작업을 효과적으로 수행하려면, 일반적으로 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 모든 작업에 대해 충분하고 특화된 데이터를 확보하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 여기서 프리트레이닝이 해결책으로 등장합니다. 대규모 범용 데이터셋을 사용해 모델을 사전에 훈련시킴으로써, 모델이 다양한 패턴, 특징,.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.

• [GenAI] 파인튜닝(Fine-tuning)이란? 장점, 주의점 파인튜닝(Fine-tuning)은 머신러닝과 딥러닝에서 널리 사용되는 기법으로, 사전에 훈련된 모델(pre-trained model)을 특정 작업이나 새로운 데이터셋에 맞게 조정하는 과정을 말합니다. 이 방법은 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 볼 수 있으며, 모델이 이미 학습한 지식을 바탕으로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다.파인튜닝의 기본적인 과정은 다음과 같습니다:사전 훈련된 모델 선택: 특정 작업에 적합한 구조와 파라미터를 가진 모델을 선택합니다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에는 ResNet이나 VGG와 같은 모델이, 자연어 처리 작업에는 BERT나 GPT와 같은 모델이 자주 사용됩니다.모델 수정: 필요한 경우, 모델의 마지막 층을 새로운 작업에 맞게 조정.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.

• [GenAI] RAG 모델이란? 응용, 장점 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 혁신적인 언어 모델의 한 종류입니다. 이 모델은 정보 검색(IR, Information Retrieval) 과정과 언어 생성 과정을 결합하여, 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 텍스트를 생성할 수 있게 합니다. RAG 모델은 특히 대규모 데이터셋에서 유용한 정보를 검색하여, 그 정보를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 데 강점을 보입니다.RAG 모델의 작동 방식RAG 모델은 크게 두 부분으로 구성됩니다: 검색기(retriever)와 생성기(generator).검색기(retriever): 주어진 질문이나 입력에 가장 관련이 높은 정보를 데이터베이스나 문서 집합에서 검색합니다. 이 과정은 입력 텍.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.

• [GenAI] 토큰, 토크나이저란? 정의, 종류, 활용 토큰과 토크나이저란?토큰(Token) 이란 프로그래밍 언어에서 문자열을 구성하는 기본 단위입니다. 예를 들어, "나는 기술 블로거입니다"라는 문장이 있다면, 이를 "나는", "기술", "블로거입니다"와 같이 개별 단어나 구에 해당하는 토큰으로 분리할 수 있습니다. 토큰은 프로그래밍 언어 뿐만 아니라 자연어 처리에서도 중요한 역할을 합니다.토크나이저(Tokenizer) 는 이러한 토큰을 생성하는 과정이나 그 과정을 수행하는 도구를 말합니다. 즉, 텍스트를 의미있는 단위로 나누는 역할을 합니다. 토크나이저는 단순히 공백이나 특정 기호를 기준으로 텍스트를 분리하는 것에서부터, 문법적, 의미적 분석을 통해 텍스트를 분리하는 복잡한 과정까지 다양한 방식을 포함합니다.토크나이저의 종류토크나이저는 크게 두 가지 유형.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🤖 GenAI_Tech 2024. 5. 5.