인공지능 (AI)35 생성 AI/LLM 성능 평가 지표 (벤치마크) 종류 지난 블로그 포스팅에서는 생성 AI 또는 LLM의 성능을 평가하기 위해서 어떤 평가 지표 (벤치마크) 방법들이 있는지에 대해서 알아보았습니다. 생성 AI/LLM 성능 평가 지표 (벤치마크) 방법지금까지 인공지능 또는 LLM이 만들어지는 과정, 사용 사례 등에 대해서 깊게 알아보았습니다. 모든 제품들에는 성능과 품질을 확인하는 기준이 있는데요, 그렇다면 이렇게 만들어진 LLM은 어떤hope2solveproblems.com 이번 블로그 포스팅에서는 각 방법들의 주요 벤치마크와 그 역할들에 대해서 자세히 알아가 보도록 하겠습니다.주요 벤치마크와 그 역할LLM 분야에서의 벤치마크란 특정 태스크, 태스크 수행을 위한 데이터 셋, 수행능력을 평가하는 메트릭(Accuracy, F1 스코어, 부적절 발언 발생률 등).. 2025. 2. 10. 생성 AI/LLM 성능 평가 지표 (벤치마크) 방법 지금까지 인공지능 또는 LLM이 만들어지는 과정, 사용 사례 등에 대해서 깊게 알아보았습니다. 모든 제품들에는 성능과 품질을 확인하는 기준이 있는데요, 그렇다면 이렇게 만들어진 LLM은 어떤 기준으로 평가가 될까요? LLM(대규모 언어 모델) 모델의 성능을 평가하기 위해서, 자주 '벤치마크'라고 하는 평가 지표가 채용되고 있습니다. 벤치마크는 언어 모델이 다양한 작업에 얼마나 잘 대응할 수 있는지 측정하고 다른 모델과 비교하는 데 사용됩니다. 앞으로의 블로그 포스팅에서는 LLM의 성공적인 비즈니스 활용을 위해 보다 구체적인 LLM 평가 방법에 주목하고자 합니다. LLM의 비즈니스 활용을 목표로 하는 데 있어서 붙잡아 두고 싶은 평가 지표나 벤치마크, 그것에 관련하는 문제점이나 한계 등 망라적으로 소개하겠.. 2025. 2. 9. Encoder-Decoder 네트워크의 개념, 정의 약 2년 전부터 우리의 삶을 바꿔놓고 있는 ChatGPT는 자연어 처리하는 기술로 만들어진 서비스입니다. 이 서비스에서는 사용자가 문장을 입력하면 기술을 통해 그에 알맞은 문장을 출력함으로써 답합니다. 한 예를 들어보자면 영어 문장을 주면 한국어 문장으로 번역해서 알려줍니다. 오늘은 이렇게 데이터 열을 입력받고 그에 상응하는 데이터 열을 출력하는 모델에 대해서 자세히 알아보겠습니다. 워낙 세부적인 부분으로 들어가다 보니 조금 기술적인 부분이 많이 나오게 될 예정입니다.Encoder-Decoder 네트워크란Encoder-Decoder 네트워크란 오토 인코더 이후의 딥 뉴럴 네트워크에서 자주 이용되는 '입출력을 양 끝으로 하여, 중앙부의 차원을 낮추고, 그 중앙부의 좌우에서 대칭형을 이루는 네트워크 구조'입.. 2025. 1. 4. 전이 학습의 개념, 장단점, 활용 사례 대규모 언어 모델을 이해하기 위해 중요한 또 하나의 요소로는 '전이 학습(Transfer Learning)'이 있습니다. 전이 학습을 함으로써 기존보다 훨씬 효율적으로 머신러닝 과정을 진행할 수 있게 됩니다. 이번 블로그 포스팅에서는 이 전이 학습의 개념, 장단점 및 활용 사례 등에 대해서 알아보겠습니다.AI의 전이 학습이란AI 전이 학습이란 이미 학습이 완성된 기존 AI를 이용해 기능이 다른 AI를 만드는 방법입니다. 구체적으로는 AI 학습 모델을 구성하는 여러 층 중 출력층이라고 불리는 부분만 삭제한 후 학습을 진행합니다.예를 들면, 화상 내의 물체가 강아지인지 아닌지 판별할 수 있는 AI의 학습 모델을 기초로, 고양이를 판별하는 AI를 만드는 것등이 가능합니다. 전이 학습과 '파인 튜닝', 그리고 .. 2025. 1. 3. Word2vec의 활용 범위와 사례 지난 블로그 포스팅에서는 Word2vec의 개념과 구조에 대해서 알아보았습니다. Word2vec의 개념과 구조올해는 다양한 분야에 있어서, AI를 탑재한 제품/서비스들이 적극적으로 활용되기 시작하고 있습니다. 그중에서도, 커뮤니케이션에 꼭 필요한 언어의 분야에서 많은 사람들이 편hope2solveproblems.com 그렇다면 Word2vec를 이용하면 어떤 것을 할 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 Word2vec가 할 수 있는 일에 대해서 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.Word2vec 할 수 있는 것연산 처리Word2vec는 문장 속의 단어를 0과 1만이 아닌 실수치 벡터로 파악하고 있습니다. 그렇기 때문에 단어끼리 더하거나 뺀다고 하는 연산 처리를 실시하는 것도 가능한 것입니다. 예를 들어보자면 다음과.. 2025. 1. 2. Word2vec의 개념과 구조 올해는 다양한 분야에 있어서, AI를 탑재한 제품/서비스들이 적극적으로 활용되기 시작하고 있습니다. 그중에서도, 커뮤니케이션에 꼭 필요한 언어의 분야에서 많은 사람들이 편리하다고 느끼고 있어 더욱더 큰 주목을 받고 있습니다. 이 AI의 언어의 분야에는 자연어 처리를 시작으로 하는 기술이 필요합니다. 그래서 이번에는 자연어 처리 기술 향상에 중요한 역할을 하고 있는 Word2vec에 대해 자세히 소개해 드리려고 합니다. 용어가 조금 생소하게 느껴지실 수도 있겠지만, 최대한 쉽고 간단하게 풀어서 설명해 보려 하니 아래 글을 참고 부탁드립니다.자연어란?Word2vec에 대해서 알아보기에 앞서, 이전 포스팅에서 간략히 말씀드렸던 자연어에 대해서 간략하게 복습해 보도록 하겠습니다. LLM(대형 언어 모델)의 개.. 2024. 12. 30. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
