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 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 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 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: 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 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 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 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 최적화 ㅇ 정의: 최적화는 모델의 성능을 개선하기 위해 파라미터를 조정하거나 구조를 변경하는 과정이다. Context Compression은 대규모 언어모델에서 입력 컨텍스트를 보다 효율적으로 압축하여 처리 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 방법이다. ㅇ 특징: Context Compression은 입력 데이터의 양을 줄이지만 중요한 정보를 보존하는 데 초점을 맞춘다. 이를 통해 모델의 처리 효율성을 높이고, 대규모 데이터셋을 사용할 때 필요한
ㅁ 도구 활용 ㅇ 정의: 대규모 언어모델이 외부 도구나 데이터베이스를 활용하여 질문에 대한 답변의 정확성과 신뢰성을 높이는 접근 방식. ㅇ 특징: 모델 자체의 파라미터에 의존하지 않고 외부 지식이나 기능을 활용해 성능을 보완. 예를 들어, 검색엔진, 계산기, 번역기 등을 통합적으로 사용. ㅇ 적합한 경우: 최신 정보가 필요한 경우, 모델 자체의 지식으로는 해결이 어려운 복잡한 계산이나 특정