ㅁ 주요 구조 ㅇ 정의: 에이전트 기반 AI의 주요 구조로, 환경과 상호작용하며 목표 지향적인 행동을 수행하는 시스템을 의미한다. ㅇ 특징: – 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춤. – 환경에서 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 학습 및 행동 조정을 수행. – 주로 강화학습과 같은 기법을 사용하여 성능을 최적화. ㅇ 적합한 경우: – 자율 주행 차량, 로봇
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 운영 전략은 AI 모델의 성능을 최적화하고 안정적으로 유지하기 위해 다양한 접근 방법과 관리 기법을 적용하는 것을 의미한다. ㅇ 특징: – 특정 상황에 맞는 전략 선택이 중요하다. – 운영 환경 변화에 따라 전략 수정이 필요하다. – 데이터와 모델의 주기적인 모니터링 포함. ㅇ 적합한 경우: – 다수의 모델이 사용되는 복잡한 시스템. –
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 운영 전략은 AI 모델의 지속적인 성능 유지와 최적화를 위해 필요한 관리 방법과 절차를 정의한 것이다. ㅇ 특징: – AI 모델의 변화와 업데이트를 체계적으로 관리. – 다양한 환경에서의 모델 성능을 지속적으로 모니터링. – 운영 중 발생하는 문제를 신속히 해결할 수 있는 체계 마련. ㅇ 적합한 경우: – 여러 모델을 동시에 운영하며
ㅁ 운영 전략 ㅇ 정의: 모델의 생명주기를 관리하고, 운영 환경에서 효율적으로 배포 및 업데이트하기 위한 전략. ㅇ 특징: – 모델의 버전 관리 및 메타데이터 저장. – 모델 배포 및 롤백 기능 지원. – 협업과 추적 가능성을 높임. ㅇ 적합한 경우: – 여러 팀이 협업하여 모델을 개발하고 운영하는 경우. – 모델의 배포 주기가 짧고, 자주 업데이트가
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 확률론적 모델에서 데이터의 불확실성을 추정하는 방법으로, 관찰되지 않은 변수나 미래 예측에 대한 신뢰도를 평가하는 데 사용됨. ㅇ 특징: – 확률 분포를 기반으로 한 추론을 수행함. – 데이터의 노이즈나 모델의 한계를 반영하여 신뢰 구간을 제공함. – 베이지안 접근법과 자주 결합됨. ㅇ 적합한 경우: – 예측 결과에 대한 신뢰도를 정량화해야 하는 경우.
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 불확실성 추정은 AI 모델이 내린 예측의 신뢰도를 평가하는 과정으로, 예측값의 분산이나 확률 분포를 분석하여 결과의 신뢰성을 측정한다. ㅇ 특징: – 데이터의 변동성이나 모델의 불확실성을 정량적으로 나타냄. – 다양한 확률론적 방법론을 활용하여 계산 가능. – 예측 결과에 대한 신뢰도를 제공하여 의사결정에 도움을 줌. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단, 금융 리스크
ㅁ 불확실성 추정 ㅇ 정의: 모델이 데이터에 대해 가지는 불확실성을 수치적으로 표현하고 예측 결과의 신뢰도를 평가하는 방법. ㅇ 특징: 확률 분포를 기반으로 결과를 해석하며, 데이터의 노이즈나 불완전성을 고려함. 다양한 상황에서 신뢰 구간을 제공할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: 데이터가 불완전하거나 노이즈가 많을 때, 의사결정에서 결과의 신뢰도를 고려해야 할 때. ㅇ 시험 함정: 불확실성 추정이 항상
ㅁ 세부 이슈 ㅇ 정의: LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 생성하는 문제를 탐지하고 방지하는 과정. ㅇ 특징: – LLM의 출력이 신뢰성을 갖추지 못할 경우 발생. – 데이터셋의 편향, 학습 과정의 한계로 인해 발생 가능. – 사용자 신뢰도 저하와 잘못된 정보 확산의 주요 원인. ㅇ 적합한 경우: – 의료, 법률 등 높은 정확도가
ㅁ 세부 이슈 ㅇ 정의: 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 의도와 윤리적 기준에 부합하도록 조정하는 과정 또는 상태. ㅇ 특징: – 모델이 생성하는 응답이 사용자 의도에 맞지 않거나 유해한 결과를 초래할 수 있음. – 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)와 같은 기법을 통해 조정 가능. – 윤리적 문제, 편향성 제거, 안전성 확보가 주요 목표. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 세부 이슈 ㅇ 정의: 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞도록 미세 조정하는 과정에서 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)을 적용하는 주요 이슈를 다룸. ㅇ 특징: – 인간의 피드백 데이터를 기반으로 모델 출력을 평가하고 보상을 제공하여 학습. – 모델의 성능 향상과 윤리적 문제 해결에 기여. – 보상 설계와 피드백 품질이 학습 결과에 큰 영향을 미침. ㅇ