ㅁ 안전장치 ㅇ 정의: 대규모 언어모델(LLM)의 출력을 제어하고, 불필요하거나 유해한 응답을 방지하기 위해 설계된 기술 및 방법론. ㅇ 특징: – 모델의 윤리적 사용을 보장. – 사용자 경험을 개선하고, 신뢰성을 높임. – 주로 필터링, 검증, 정책 기반 제어를 포함. ㅇ 적합한 경우: – 민감한 주제에 대한 응답 제어가 필요한 경우. – 모델의 응답이 규제 또는 법적
ㅁ 멀티모달 LLM ㅇ 정의: 멀티모달 LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 대규모 언어 모델을 의미한다. ㅇ 특징: – 다양한 데이터 소스에서 정보를 융합하여 더 풍부한 이해를 제공. – 멀티모달 데이터 간의 상호작용을 학습함으로써 새로운 문제를 해결할 수 있음. – 데이터 처리 및 학습 과정이 복잡하며, 대규모 연산 자원이
ㅁ 멀티태스크 학습 ㅇ 정의: 멀티태스크 학습은 하나의 모델이 여러 관련된 작업(task)을 동시에 학습하도록 설계된 학습 방법론이다. 이를 통해 작업 간의 상호작용을 활용하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. ㅇ 특징: – 작업 간 공유되는 표현 학습 가능. – 데이터 부족 문제 완화. – 특정 작업에 대한 과적합 방지. – 작업 간 상충(trade-off) 문제 존재. ㅇ
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: AI 시스템의 배포 및 운영 과정에서 모델의 결정을 설명하고 추적 가능한 로그를 생성하는 기술. ㅇ 특징: – 모델의 예측 결과와 입력 데이터를 기록하여 투명성을 보장. – 규제 준수와 감사 목적에 적합. – 로그 데이터는 데이터베이스나 클라우드 스토리지에 저장됨. ㅇ 적합한 경우: – 의료, 금융 등 고위험 도메인에서의 AI 모델
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: Feature Store는 머신러닝 모델에서 사용하는 피처 데이터를 저장, 관리, 배포하는 중앙 저장소로, 데이터의 재사용성과 일관성을 보장한다. ㅇ 특징: – 데이터 중복 방지 및 관리 효율성 향상 – 실시간 및 배치 처리 지원 – 데이터 품질 검증 및 버전 관리 기능 제공 ㅇ 적합한 경우: – 여러 팀이 동일한 피처를
ㅁ 인프라 및 자동화 ㅇ 정의: 클라우드 네이티브 애플리케이션의 배포, 확장 및 운영을 자동화하기 위해 설계된 기술 및 도구. ㅇ 특징: – 컨테이너 기반의 애플리케이션 관리. – 유연한 확장성과 복구 기능 제공. – DevOps 및 CI/CD 파이프라인과의 통합 용이. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 애플리케이션을 운영하며 지속적인 배포가 필요한 경우. – 자동화를 통해 운영 복잡성을
ㅁ 고급 전략 ㅇ 정의: 고급 전략은 성능 모니터링에서 한층 더 심화된 접근 방법으로, 시스템의 이상 징후를 탐지하고 그 원인을 설명하는 기술을 포함합니다. ㅇ 특징: 고급 전략은 데이터의 복잡성을 고려하며, 머신러닝 기반의 이상 탐지와 원인 설명을 결합하여 문제 해결의 실효성을 높입니다. ㅇ 적합한 경우: 단순한 이상 탐지로는 해결되지 않는 복잡한 시스템 문제를 다룰 때 적합합니다.
ㅁ 첨단 방법 ㅇ 정의: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 탐색하는 최신 기법들을 의미하며, NAS(Neural Architecture Search) 변형 기법들이 대표적이다. ㅇ 특징: – 기존의 수작업이나 랜덤 탐색 방식보다 높은 효율성과 정확성을 제공. – 대규모 데이터셋과 복잡한 모델 구조에서도 적용 가능. – 탐색 과정에서 연산 자원이 많이 소모될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 모델 성능이
ㅁ 첨단 방법 ㅇ 정의: – 첨단 방법은 기존의 하이퍼파라미터 탐색 기법보다 효율적이고 고도화된 기술을 활용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 의미함. ㅇ 특징: – 기존의 랜덤 탐색이나 그리드 탐색 대비 탐색 공간을 더 효율적으로 줄이고, 학습 성능을 최대화함. – 병렬 처리와 분산 컴퓨팅을 활용하여 탐색 속도를 높임. – 모델 성능과 하이퍼파라미터 간의 상호작용을 고려함. ㅇ
ㅁ 최신 모델 ㅇ 정의: 그래프 데이터에서 노드 간의 관계를 학습하기 위해 주의 메커니즘을 사용하는 그래프 신경망 모델. ㅇ 특징: – 각 노드의 중요도를 학습하여 가중치를 부여함. – 이웃 노드의 정보를 효율적으로 통합하여 표현력을 향상시킴. – 일반적인 그래프 신경망보다 계산 비용이 더 높을 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 노드 간의 연결 관계가 복잡한 그래프