영어로 치면 토익 토플과 같은 AI능력시험이 처음으로 시작되고 있습니다.KT주관으로 개발한 시험으로 어린이부터 전문가까지 다양한 대상을 위한 단계별 시험이 준비되었다고 하네요.이제 2회차 시험이 예정되어있고 지금 접수기간이기에 좋은 정보라고 생각되어 게시해봅니다. 저는 Basic이나 Associatiate에 흥미가 생깁니다. 다만 자격증 유효 기간이 영구라는 점에서 Basic이 좀 더 끌리는군요..일단은 시행 초기이고 합격자나 난이도 등에 대한 판단을 위해서는 더 시간이 필요할 것 같아서 저는 일단 두고 볼 생각입니다. 빠르게 AI트렌드의 선두에 서고 능력을 인정받는 사람이 되고자 하는 분은 먼저 시도해 보셔도 좋을 듯 합니다.    공식홈페이지 설명 : "AICE는 인공지능 능력시험입니다. (AI 자격..

BERT 모델의 목적과 주로 쓰이는 용도목적:BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP)에서 문맥을 양방향으로 이해할 수 있도록 설계된 모델입니다.문장 내 단어의 문맥적 의미를 보다 정확하게 파악하여 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.주로 쓰이는 용도:문장 분류질의 응답감정 분석문장 유사도 계산기계 번역명명된 개체 인식(NER)경량화 BERT 모델이 필요한 경우리소스 제한: 메모리와 계산 자원이 제한된 환경(모바일 장치, IoT 디바이스 등)에서 사용하기 위해.실시간 응답 필요: 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션에서 지연 시간을 최소화하기 위해.배포 비용 절감: 대규모 서비스에서 배포와 유지 관리 비..

성능 상향평준화 된 프리 트레이닝 모델(독점 closed 모델) ㆍ프리 트레이닝 모델 = LLM & sLLM  = 라벨링되지 않은 = 일반 개념의 데이터로 = 일반 개념 이해도 극대화  > 일반적인 논리연산/판단/생산적인 일반적인 작업(생성, 요약, 질의, 응답 등)ㆍ파인 튜닝 = 소수 라벨링 된 / 혹은 되지 않은 = 특정 개념의 데이터로 = 특정 도메인 개념 이해도 극대화= 특정 작업 수행 (지침/가이드에 따른)  파인 튜닝 도입에 대한 판단 기준표ㆍ파인튜닝 복잡도/비용 : 프리트레이닝/재트레이닝 > 정렬 튜닝 > 명령어 튜닝 > 프롬프트 엔지니어링 > 특정 지식/컨셉/문장/스타일/어투 ㆍFrom-scratch training : Pre-Training / Re-Training- 방식 : 데이터셋 추..

(참고) RAG의 기본개념RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 텍스트 생성 모델의 성능을 향상시키기 위해 검색(retrieval) 기술을 결합한 접근 방식입니다. RAG는 크게 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다:검색 컴포넌트 (Retrieval Component):이 컴포넌트는 대규모 데이터베이스나 문서 집합에서 관련 정보를 검색하는 역할을 합니다.주어진 입력 문장이나 질문에 대해 관련성이 높은 문서를 찾아냅니다.이 과정은 보통 검색 엔진이나 특정 문서 임베딩 기법을 사용하여 이루어집니다.생성 컴포넌트 (Generation Component):이 컴포넌트는 검색된 정보를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성합니다.주로 트랜스포머(Transformer) 기반의 언어 ..