ㅁ 핵심 개념 ㅇ 정의: 대규모 데이터를 기반으로 사전 학습된 범용 모델로, 다양한 다운스트림 작업에 적용 가능한 AI 모델을 의미한다. ㅇ 특징: – 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원으로 학습됨. – 특정 작업에 맞게 추가 학습이 가능함. – 언어, 이미지, 코드 등 다양한 도메인에서 활용 가능. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터가 존재하며, 여러 응용 분야에서 활용
ㅁ 핵심 개념 ㅇ 정의: 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. 대표적으로 GPT, BERT 등이 있습니다. ㅇ 특징: – 사전 학습(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning)을 통해 특정 작업에 최적화됨. – 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하며, 모델 크기가 클수록 성능이 향상됨. – 컨텍스트를 이해하여 문맥에 맞는 답변
ㅁ 성능 추적 ㅇ 정의: 모델이 배포된 이후에도 지속적으로 성능을 평가하고, 데이터 및 환경 변화에 따라 성능 저하를 감지하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적임. – 데이터 드리프트, 개념 드리프트 등 다양한 원인으로 인해 성능 저하가 발생할 수 있음. – 주기적인 평가와 실시간 모니터링이 필요함. ㅇ 적합한 경우: – 모델이 실시간 데이터를
ㅁ 성능 추적 ㅇ 정의: – 성능 추적은 AI 모델의 예측 정확도, 처리 속도, 사용자 만족도 등을 지속적으로 측정하여 모델의 품질을 유지하거나 개선하기 위한 활동이다. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 기반으로 모델의 상태를 평가한다. – 데이터 드리프트나 모델 성능 저하를 조기에 발견할 수 있다. – 다양한 지표를 활용하여 성능을 종합적으로 분석한다. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 성능 추적 ㅇ 정의: – 모델의 성능을 지속적으로 관찰하고 평가하여 이상 징후를 발견하거나 개선점을 도출하는 과정. ㅇ 특징: – 실시간 데이터와 과거 데이터를 비교하여 모델의 정확도, 신뢰도 등의 지표를 추적. – 데이터 드리프트, 개념 드리프트 등 변화 감지 가능. – 성능 저하 시 경고 시스템 설정 가능. ㅇ 적합한 경우: – 모델 배포 후
ㅁ 성능 추적 ㅇ 정의: 성능 추적은 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 시간에 따른 변화를 분석하여 모델의 신뢰성과 효율성을 유지하는 과정이다. ㅇ 특징: – 데이터 분포의 변화(데이터 드리프트)와 모델의 예측 정확도 감소를 조기에 발견 가능 – 실시간 또는 배치(batch) 방식으로 수행 가능 – 다양한 성능 메트릭을 활용하여 다각도로 분석 ㅇ 적합한 경우: – 모델이 배포된
ㅁ 성능 개선 ㅇ 정의: – 성능 개선은 AI 시스템의 효율성과 응답 속도를 높이기 위해 다양한 기술과 방법론을 적용하는 과정을 의미한다. ㅇ 특징: – 시스템의 자원 활용도를 극대화하고 처리 시간을 단축시킴. – 사용자 경험을 개선하며, 비용 절감을 도모할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 시 응답 속도가 중요한 경우. – 사용자 요청이
ㅁ 성능 개선 ㅇ 정의: 시스템의 효율성과 처리 속도를 높이기 위해 모델과 하드웨어 간의 상호작용을 최적화하는 과정. ㅇ 특징: – 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하여 병렬 처리를 극대화함. – 대규모 데이터셋 처리 시 시간 단축 가능. – 하드웨어와 소프트웨어의 조화가 중요함. ㅇ 적합한 경우: – 딥러닝 모델 학습 속도를 높여야 하는 경우. – 실시간 데이터 처리가
ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: AI 모델을 실제 운영 환경에 배포하는 다양한 방법과 전략. ㅇ 특징: – 모델의 성능, 확장성, 안정성에 따라 배포 방식이 상이함. – 실시간 처리와 배치 처리로 구분 가능. ㅇ 적합한 경우: – 특정 요구사항에 맞는 배포 전략이 필요한 경우. – 시스템 자원 최적화와 사용자 요구사항을 충족해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정:
ㅁ 배포 방식 ㅇ 정의: – 배포 방식은 머신러닝 모델을 실제 환경에 배포하여 활용할 수 있도록 만드는 방법을 의미하며, 다양한 기술과 도구를 통해 구현된다. ㅇ 특징: – 배포 방식은 모델의 용도와 환경에 따라 다르며, 효율성과 안정성을 고려한 선택이 중요하다. ㅇ 적합한 경우: – 모델을 실시간으로 제공하거나 대규모 사용자에게 서비스를 제공할 때 적합하다. ㅇ 시험 함정: