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[기타] 딥시크 R1과 메타 라마 3.1: AI 모델의 디스틸레이션과 차이점 인공지능(AI)의 발전으로 대형 언어 모델(LLM)이 주목받고 있습니다. 딥시크의 R1(DeepSeek-R1)과 메타의 라마 3.1(Llama 3.1)은 각각 독특한 강점을 가진 모델입니다. 이 블로그에서는 딥시크 R1의 특징, 모델 디스틸레이션의 의미, 라마 3.1에의 적용 가능성, 그리고 두 모델의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다. 이 글은 한국어로 작성되었으며, SEO를 고려해 검색 엔진에서 잘 노출되도록 설계했습니다.1. 딥시크 R1: 추론에 특화된 대형 언어 모델딥시크 R1은 딥시크-AI가 개발한 대형 언어 모델로, 논리적 추론과 문제 해결에 중점을 둡니다. 두 가지 변형이 있습니다:모델특징DeepSeek-R1-Zero- 강화 학습(RL)만 사용- 자체 검증, 반성, 긴 사고 과정(CoT) 생성 .. 2025. 5. 4.
대형 언어 모델: 지시 튜닝, 파인 튜닝, 그리고 다른 훈련 방식의 차이점 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 요즘 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. ChatGPT, Grok, Gemini 같은 모델들은 텍스트를 생성하거나 질문에 답변하는 데 사용됩니다. 하지만 이 모델들이 처음부터 완벽하지는 않습니다. 모델을 더 똑똑하게 만들기 위해 지시 튜닝(Instruction Tuning), 파인 튜닝(Fine-Tuning) 같은 훈련 방식이 필요합니다.이 블로그에서는 대형 언어 모델의 주요 훈련 방식인 프리트레이닝, 지시 튜닝, 파인 튜닝, 그리고 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)의 차이점을 초보자도 이해할 수 있도록 간단히 설명하겠습니다. 1. 대형 언어 모델이란?대형 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 .. 2025. 5. 4.
[기타/(도커/k8s)]kubectl-ai: Kubernetes를 위한 AI 기반 어시스턴트 소개 쿠버네티스는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 효율적으로 관리하기 위한 강력한 오케스트레이션 플랫폼입니다. 그러나 쿠버네티스를 효과적으로 사용하려면 복잡한 명령어와 설정 파일을 다루는 기술이 필요합니다. 이 과정에서 kubectl-ai와 같은 도구가 등장했습니다. kubectl-ai는 Google Cloud Platform에서 개발한 AI 기반 쿠버네티스 어시스턴트로, 사용자들이 쿠버네티스 클러스터를 더 쉽고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 혁신적인 도구입니다.이 블로그에서는 kubectl-ai가 무엇인지, 그 기능과 사용 방법, 그리고 Kubernetes 관리에서의 장점에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한, 이 도구를 사용하는 데 도움이 되는 예시와 사용 사례도 포함하겠습니다. GitHub - Goog.. 2025. 5. 4.
NotebookLM 4/5월 업데이트: 언어 지원 확대와 새로운 기능 NotebookLM 최신 업데이트: 언어 지원 확대와 새로운 기능주요 요점:NotebookLM은 현재 35개 이상의 언어를 지원하며, 다양한 언어로 작성된 문서를 처리할 수 있습니다.새로운 기능에는 소스 발견, 멀티모달 PDF 지원, 대화형 마인드 맵, 출력 언어 선택기가 포함됩니다.NotebookLM Plus는 기업과 팀을 위한 프리미엄 기능(예: 5배 더 많은 Audio Overviews)을 제공합니다.Audio Overviews는 영어로만 제공되며, 일부 기능은 아직 실험 단계입니다.데이터 프라이버시와 접근 제어 기능이 강화되어 기업 사용자에게 적합합니다.언어 지원NotebookLM은 35개 이상의 언어를 지원하여 전 세계 사용자가 다양한 언어로 작성된 문서를 업로드하고 처리할 수 있습니다. 새로운.. 2025. 5. 1.
GPT-4 폐기와 대체 모델 안내 주요 요약:OpenAI는 2025년 4월 30일부로 ChatGPT에서 GPT-4를 폐기했습니다.GPT-4는 인간 수준의 시험 성적, 멀티모달 기능, 큰 컨텍스트 창으로 혁신적이었습니다.ChatGPT 사용자들은 GPT-4o를, API 사용자들은 GPT-4.1을 사용할 수 있습니다.GPT-4.5-preview 및 과거 GPT-3 모델들도 폐기되었습니다.아래 코드 예제는 GPT-4.1을 사용하는 방법을 보여줍니다. GPT-4의 폐기2025년 5월 기준, OpenAI는 ChatGPT에서 GPT-4를 더 이상 제공하지 않습니다. 이는 더 나은 성능의 모델로 전환하기 위한 결정으로, 사용자들은 새로운 모델을 통해 향상된 AI 경험을 누릴 수 있습니다 (OpenAI Blog).GPT-4의 혁신GPT-4는 AI 기술.. 2025. 5. 1.
Hugging Face와 Protect AI: 447만 모델 스캔으로 AI 보안 강화 소개Hugging Face는 전 세계 AI 개발자들이 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 공유하는 선도적인 플랫폼으로, 2025년 현재 100만 개 이상의 모델을 호스팅하고 있습니다. 그러나 오픈소스 플랫폼의 개방성으로 인해 악성 모델이 업로드될 위험이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 Hugging Face는 AI 보안 전문 기업 Protect AI와 협력하여 447만 개의 모델 버전을 스캔하고, 51,700개 모델에서 352,000개의 보안 문제를 발견했습니다. 이 파트너십은 Protect AI의 Guardian 스캐너를 통합하여 실시간 보안 경보를 제공하며, AI 커뮤니티의 신뢰와 안전성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 협력의 배경, 스캔 결과, 새로운 기능, 실세계 영향, 그리고.. 2025. 4. 20.
OpenAI Deep Research 소개정보의 홍수 속에서 신뢰할 수 있는 데이터를 빠르게 정리하고 분석하는 것은 연구자, 전문가, 학생들에게 큰 도전 과제입니다. OpenAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 ChatGPT에 DeepResearch 기능을 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 지정한 주제에 대해 인터넷을 자동으로 탐색하고, 다양한 소스를 분석하여 상세한 보고서를 생성하는 AI 기반 도구입니다. DeepResearch는 OpenAI의 최신 o3 모델을 기반으로 하며, 텍스트, 이미지, PDF 등 다양한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 DeepResearch의 정의, 작동 방식, 주요 기능, 이용 가능성, 성능, 사용자 경험, 그리고 이 도구가 연구와 정보 관리에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다.DeepRe.. 2025. 4. 20.
NotebookLM: 연구와 학습의 혁신, 그리고 ChatGPT와의 조화 NotebookLM: 연구와 학습의 혁신, 그리고 ChatGPT와의 조화주요 요약:Google의 NotebookLM은 대량의 정보를 관리하고 통합하는 AI 기반 도구로, 문서 기반 요약과 팟캐스트 생성이 가능합니다.ChatGPT와 함께 사용하면 창의적 아이디어 생성과 체계적 정보 정리를 모두 지원합니다.인터랙티브 마인드 맵과 다국어 출력 등 2025년 신규 기능이 추가되었습니다.일부 사용자는 복잡한 설정이나 하드웨어 요구사항을 단점으로 지적합니다.NotebookLM이란?NotebookLM은 Google이 개발한 AI 기반 연구 도구로, 사용자가 업로드한 문서를 분석해 맞춤형 통찰을 제공합니다. 단순한 메모 앱을 넘어, 문서에서 핵심 정보를 추출하고, 질문에 답하며, 오디오 요약을 생성하는 지능형 조교 역.. 2025. 4. 20.
Claude Code 주요 요약:Claude는 Anthropic이 개발한 AI 모델로, 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.제너레티브 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 구성 AI와 RLHF로 훈련되었습니다.Claude Code는 터미널에서 코딩 작업을 지원하는 도구로, 코드 작성과 디버깅을 간소화합니다.일부 벤치마크에서 최고 성능을 기록했으나, 상업적 사용에는 제한이 있을 수 있습니다.https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview Claude Code overview - AnthropicUsers will need access to both Claude 3.7 Sonnet and Claude 3.5 Haiku models in their.. 2025. 4. 20.
Llama 4 출시 소개Meta AI는 2023년부터 Llama 시리즈를 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 선보이며 AI 연구의 선두에 서 왔습니다. 2025년 4월 5일, Meta는 최신 모델인 Llama 4를 발표하며 또 한 번 주목받았습니다. Llama 4는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처리할 수 있는 다모달 AI로, Scout와 Maverick 두 가지 변형을 포함합니다. 이 모델들은 오픈소스로 제공되어 전 세계 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있습니다. 또한, Meta는 더 큰 규모의 Llama 4 Behemoth를 개발 중이며, 이는 미래 AI 모델의 교사 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이 블로그 포스트에서는 Llama 4의 특징, 사용 방법, 장단점, 그리고 AI 생태계에 미칠 영향을 자세히 살펴.. 2025. 4. 20.
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