ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트 중, 정보를 수집하고 생성하여 사용자 요청에 최적화된 응답을 제공하는 시스템. ㅇ 특징: – 외부 데이터 소스와의 통합이 용이. – 실시간 정보 업데이트 가능. – 사용자 의도 파악에 중점. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 질의 응답 시스템. – 대량의 비정형 데이터를 다루는 경우. – 사용자 맞춤형 정보 제공이 필요한
ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 생성형 에이전트의 주요 예시로, BabyAGI는 자동화된 작업 수행과 학습을 목표로 하는 경량화된 AI 시스템이다. 주로 GPT 기반의 언어 모델과 작업 관리 알고리즘을 결합하여 설계된다. ㅇ 특징: – 작업을 자동으로 생성하고 우선순위를 설정하며 실행한다. – 작은 규모의 데이터와 리소스로도 효율적으로 동작한다. – 다양한 API와의 통합이 용이하다. ㅇ 적합한 경우: – 반복적인
ㅁ 주요 예시 ㅇ 정의: 다양한 작업을 자동화하고, 사용자의 개입 없이도 목표를 달성하기 위해 설계된 생성형 AI 에이전트의 대표적인 사례. ㅇ 특징: – 사용자가 목표를 입력하면, 스스로 계획을 수립하고 실행 단계를 결정. – GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 작동. – 여러 API 및 외부 도구와의 통합 기능 제공. ㅇ 적합한 경우: – 반복적이고 구조화된
ㅁ 개인화 분석 ㅇ 정의: – 개인화 분석은 사용자 데이터를 활용해 맞춤형 서비스를 제공하는 기술로, 데이터의 보안과 개인 정보 보호를 중점적으로 다룬다. ㅇ 특징: – 데이터의 익명화 및 집계 처리 – 사용자 행동 패턴을 기반으로 한 분석 – 실시간 개인화 추천 가능 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 사용자 데이터를 처리해야 하는 경우 – 개인 정보
ㅁ 개인화 분석 ㅇ 정의: 개인화 분석은 사용자의 행동, 선호도, 인구통계학적 정보를 분석하여 맞춤형 경험을 제공하는 기법을 의미한다. ㅇ 특징: 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 추천, 광고, 콘텐츠 제공에 활용된다. 데이터 프라이버시와 보안이 중요한 고려사항이다. ㅇ 적합한 경우: 대규모 사용자 기반을 가진 서비스에서 사용자 경험을 최적화하거나 맞춤형 서비스를 제공하고자 할 때 적합하다. ㅇ 시험 함정:
ㅁ 경량화 기법 ㅇ 정의: 모델 경량화 기법은 머신러닝 모델의 크기를 줄이고 성능을 최적화하여 리소스가 제한된 환경에서도 높은 효율성을 유지하도록 설계된 기술입니다. ㅇ 특징: – 모델 크기 감소와 동시에 성능 저하를 최소화함. – 주로 모바일, IoT 디바이스와 같은 제한된 하드웨어 환경에서 사용됨. – 다양한 방법론(예: Knowledge Distillation, Quantization, Pruning 등)이 존재함. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 경량화 기법 ㅇ 정의: 모델의 크기와 연산량을 줄이기 위해 특정 구조를 유지하면서 매개변수를 제거하는 기법. ㅇ 특징: 모델의 성능을 유지하거나 성능 저하를 최소화하면서 효율성을 개선하는 데 중점을 둠. 특히 하드웨어 가속기와의 호환성을 고려함. ㅇ 적합한 경우: 실시간 응답이 필요한 애플리케이션, 모바일 및 임베디드 장치에서의 사용, 제한된 메모리와 연산 자원이 있는 환경. ㅇ 시험 함정:
ㅁ 경량화 기법 ㅇ 정의: – 경량화 기법은 모델의 크기와 복잡도를 줄여 실행 속도를 향상시키고 메모리 사용량을 감소시키는 방법입니다. ㅇ 특징: – 모델 성능 저하를 최소화하면서 계산 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. – 다양한 기술이 적용될 수 있으며, 특정 데이터와 모델에 따라 효과가 달라질 수 있습니다. ㅇ 적합한 경우: – 실시간 응답이 필요한 애플리케이션(예: 스마트폰
ㅁ 가속기 종류 ㅇ 정의: 하드웨어 가속을 위해 사용되는 다양한 종류의 프로세서나 장치를 의미하며, 특정 작업을 빠르게 처리하기 위해 설계됨. ㅇ 특징: – 병렬처리에 최적화된 구조를 가짐. – 특정 작업에 특화된 설계를 통해 높은 효율성을 제공. – GPU, FPGA, ASIC 등 다양한 형태로 존재. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 병렬 처리가 필요한 경우. –
ㅁ 가속기 종류 ㅇ 정의: 가속기 종류는 특정 작업을 더 빠르게 수행하기 위해 설계된 하드웨어 장치를 나타내며, CPU나 GPU와 같은 일반적인 처리 장치와는 별도로 특정 작업에 최적화되어 있음. ㅇ 특징: 고성능 연산을 요구하는 작업에서 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있음. 특정 작업에 특화되어 있어 범용성이 제한될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: 딥러닝, 머신러닝, 영상 처리,