ㅁ 대규모 모델 활용 ㅇ 정의: 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 파운데이션 모델을 활용하여 다양한 애플리케이션에 적용하는 방법론. ㅇ 특징: – 광범위한 데이터셋에서 학습되어 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 보유. – 사용자 입력(프롬프트)에 따라 매우 다양한 응답을 생성 가능. – 미세 조정 없이도 특정 작업에 적용 가능하지만, 최적화를 위해 추가적인 기법이 요구될 수 있음. ㅇ
ㅁ 대규모 모델 활용 ㅇ 정의: – 대규모 모델 활용이란 사전 학습된 대규모 AI 모델을 특정 작업에 맞게 조정하거나 응용하여 사용하는 것을 의미. ㅇ 특징: – 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 기반으로 하므로 초기 학습 비용과 시간이 절감됨. – 다양한 도메인에 적응 가능하며, 추가 학습을 통해 성능 향상 가능. – 모델 크기와 복잡성으로 인해 고성능
ㅁ 시스템 구축 ㅇ 정의: 시스템 구축은 지속 학습을 지원하기 위해 데이터 수집, 처리, 학습, 평가 및 배포와 같은 전 과정을 자동화하고 최적화하는 프로세스를 의미한다. ㅇ 특징: – 데이터 파이프라인과 모델 학습 파이프라인을 통합적으로 관리함. – 실시간 데이터 처리를 위한 온라인 환경과 대량 데이터를 처리하는 오프라인 환경을 고려. – 운영 중인 시스템의 성능 모니터링과 피드백
ㅁ 시스템 구축 ㅇ 정의: 시스템 구축은 특정 목적에 맞는 소프트웨어나 하드웨어 시스템을 설계, 개발, 배포하는 과정으로, 지속 학습을 위해 데이터 처리와 모델 업데이트 기능을 포함합니다. ㅇ 특징: – 데이터 흐름을 지속적으로 관리할 수 있는 구조 필요. – 확장성과 유지보수성을 고려한 설계 중요. – 데이터 처리 속도와 정확성 간의 균형 유지. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 시스템 구축 ㅇ 정의: 시스템 구축은 특정 목적을 달성하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 설계, 개발, 배포하는 과정이다. ㅇ 특징: – 시스템의 안정성과 확장성이 중요하다. – 다양한 기술과 도구를 활용하여 목표를 달성한다. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 데이터 처리와 분석이 필요한 환경. – 여러 시스템 간의 통합이 필요한 경우. ㅇ 시험 함정: – 시스템 구축
ㅁ 시스템 구축 ㅇ 정의: – 시스템 구축은 특정 목적을 달성하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 작동 가능한 시스템을 설계하고 구현하는 과정. ㅇ 특징: – 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트, 유지보수의 단계로 구성됨. – 지속적인 성능 모니터링과 최적화가 필요함. – 사용자 친화성과 확장성을 고려해야 함. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터 처리 및 분석이 필요한 환경.
ㅁ 시스템 구축 ㅇ 정의: – AI 모델이 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 성능을 유지하거나 향상시키는 시스템을 구성하는 과정. ㅇ 특징: – 데이터의 지속적인 유입 및 관리 필요. – 모델의 성능 저하 방지를 위한 주기적 업데이트. – 데이터 편향 및 노후화 문제 해결. ㅇ 적합한 경우: – 변화가 빠른 환경에서 운영되는 AI 시스템. – 사용자 요구사항이
ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: 실시간으로 생성되는 로그 데이터를 분석하고 사용자 피드백을 수집하여 AI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하는 프로세스. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 처리 능력이 요구됨. – 사용자 피드백을 기반으로 모델의 개선 방향을 도출 가능. – 로그 데이터의 품질과 처리 속도가 중요한 요소. ㅇ 적합한 경우: – 모델 성능이 환경 변화에 민감한
ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: 실시간으로 발생하는 시스템 로그와 사용자 피드백을 분석하여 모델 성능을 지속적으로 평가하고 개선하는 프로세스. ㅇ 특징: – 시스템 상태를 실시간으로 파악 가능. – 사용자 경험을 반영해 모델을 최적화. – 데이터의 양과 속도에 따라 처리 성능이 좌우됨. ㅇ 적합한 경우: – 실시간 의사결정이 필요한 시스템. – 사용자 인터랙션이 빈번한 애플리케이션.
ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: 실시간으로 생성되는 로그 데이터를 수집하고 분석하여 시스템의 상태를 모니터링하고, 필요한 경우 즉각적인 피드백을 제공하는 프로세스. ㅇ 특징: 로그 데이터의 양이 방대하며, 실시간 처리 및 분석을 위해 대규모 데이터 처리 기술이 요구됨. 시스템의 안정성을 유지하고 문제를 조기에 발견할 수 있음. ㅇ 적합한 경우: 대규모 사용자 기반을 가진 서비스, 실시간으로