Wagot | 주린이에서 트레이더로

AI 기술에서 '모든 것'을 의미하는 새로운 개념오픈AI가 발표한 GPT-4o에서 'o'는 '옴니(Omni)'를 뜻하며,이는 하나의 AI 모델로 다양한 종류의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 나타냄 ㅇ 옴니모델의 주요 특징- 멀티모달리티: 텍스트, 사진, 영상, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 처리 가능- 통합 처리: 기존의 멀티 모달 시스템이 각 데이터 유형을 개별적으로 처리한 후 통합하는 방식과 달리 하나의 엔진이 여러 유형의 인터페이스 데이터를 동시 처리- 향상된 성능: 통합 처리 방식으로 인해 응답 속도가 크게 개선되어, 마치 사람과 대화하는 듯한 자연스러운 상호작용 가능- 다양한 기능: 수학 문제 해결, 실시간 통번역, 감정을 담은 음성 생성 등 다양한 작업을 수행 가능

여러 AI 모델과 시스템을 효과적으로 통합하고 관리하는 방법으로, AI 시스템의 전반적인 성능, 확장성, 응답성을 향상시키고, 복잡한 AI 워크플로우를 효율적으로 관리 가능  ㅇ 복잡한 작업 처리: 여러 AI 모델을 조합하여 단일 모델로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 효율적으로 해결ㅇ 리소스 최적화: 컴퓨팅 자원을 효율적으로 분배하여 성능을 극대화하고 운영 비용 절감ㅇ 데이터 관리: 데이터의 흐름과 품질을 효과적으로 관리하여 분석의 정확성과 결과의 신뢰성 제고ㅇ 통합 플랫폼 구축: 다양한 AI 도구와 시스템을 연결하여 일관된 워크플로우 제공ㅇ 협업 촉진: 여러 AI 모델, 서비스, 팀 간의 협업을 촉진하여 AI 이니셔티브의 전반적인 효율성을 향상ㅇ 모니터링 및 관리: AI 모델의 성능을 실시간으로 추적..

ㅇ 토큰 비용: AI 언어 모델을 사용할 때 발생하는 비용을 계산하는 기준- 과금 단위: 토큰은 텍스트를 AI가 처리할 수 있는 최소 단위로 나눈 것으로, 대개 1,000,000(백만) 토큰당 일정 금액 청구- 입출력 구분: 비용은 입력 토큰(사용자의 질문)과 출력 토큰(AI의 응답)으로 나누어 계산- 최적화 필요성: 토큰 수는 비용뿐만 아니라 응답 시간과 모델의 처리 한계에도 영향을 미치므로, 효율적인 사용을 위해 토큰 수 관리가 중요ㅇ 토큰 비용 감소 사유: - 하드웨어 성능 향상* GPU 발전: 최신 GPU는 더 높은 처리 능력을 제공하면서도 비용을 절감* 양자화 기술: 16비트 정밀도에서 4비트 양자화로 전환하며 데이터 이동량과 연산 복잡도가 줄어들어 최소 4배 이상의 효율성 달성 - 소프트웨어 ..

사용자와 웹 애플리케이션 간의 즉각적이고 지속적인 데이터 교환을 가능하게 하는 기술. 대표적인 예로는 WebSocket과 WebRTC가 있으며, 이를 통해 채팅 애플리케이션, 실시간 협업 도구, 라이브 스트리밍 서비스 등 구현 가능. AI와 결합된 실시간 웹 기술은 사용자 행동을 실시간으로 분석하고, 웹사이트의 성능을 즉각적으로 최적화하는 데 활용 ㅇ 즉시성: 데이터 생성 즉시 사용자에게 전달ㅇ 양방향 통신: 서버와 클라이언트 간 실시간 양방향 통신 가능ㅇ 지속적 연결: 서버와 클라이언트 간 연결이 지속적으로 유지ㅇ 자동화된 데이터 수집: AI 기술을 활용하여 실시간으로 데이터를 수집하고 분석ㅇ 사용자 경험 개선: 실시간 데이터를 통해 웹사이트의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선 특징WebSoketWe..

여러 대규모 언어 모델(LLM)의 집단적 전문 지식을 활용하여 AI의 성능을 향상시키는 방법론으로 단일 모델의 한계를 극복하고 여러 LLM의 강점을 결합하여 더 높은 품질의 응답 생성이 목표 ㅇ 계층적 구조: 여러 LLM 에이전트로 구성된 다층 구조 사용. 각 계층의 에이전트는 이전 계층의 출력을 기반으로 응답을 생성하여 최종 결과를 점진적으로 개선ㅇ 협력성: LLM들이 서로의 답변을 참고하고 활용함으로써 더 나은 품질의 응답을 생성. 개별 모델의 강점을 결합하여 전체적인 성능을 향상시키는 원리ㅇ 모델 다양성: 다양한 특성과 강점을 가진 LLM들을 조합하여 사용. 이를 통해 더 풍부하고 세밀한 응답 생성ㅇ 반복적 개선: 여러 모델의 협력적 합성을 통해 생성된 텍스트를 지속적으로 개선ㅇ 역할 특화: 각 L..

- 프롬프트 엔지니어링에서 중요한 기법으로 AI의 추론 능력 향상과 할루시네이션 감소에 기여.- 이를 통해 AI는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과 제공ㅇ CoT의 주요 특징:- 단계별 추론: 복잡한 문제를 작은 부분으로 나누어 순차적으로 해결- 중간 과정 표현: AI가 최종 답변에 도달하기 전 중간 추론 단계 명시- 투명성 향상: AI의 사고 과정을 추적 가능하게 만들어 결과의 신뢰성 제고- 복잡한 작업 처리: 전통적인 AI 모델이 어려워하는 복잡한 계층의 작업 수행 가능- 해석 가능성: 사용자의 AI의 결정 과정을 이해 및 평가 용이

AI에서 문제를 해결하기 위한 전반적인 논리적 사고 과정단순히 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 Inference와 달리 복잡한 문제를 깊이 이해하고 분석하여 최적의 결정 도출AI가 인간과 유사한 사고 과정을 수행하도록 돕는 핵심 요소  ㅇReasoning의 주요 특징- 문제 해결: AI가 복잡한 문제를 분석하고 최적의 해결책을 찾는 과정- 계획 수립: 다양한 시나리오를 평가하고 최적의 전략을 결정- 규칙 적용: 주어진 규칙과 지식을 기반으로 논리적 판단 수행 ㅇ 예시- 청소 로봇: 장애물을 감지한 후 가장 효율적인 경로를 계획- 체스 AI: 상대방의 움직임을 예측하고 최적의 수를 선택- 의료 진단 AI: 증상을 분석하고 가능한 진단을 제안- 물류 최적화 시스템: 교통 상황과 배송지 조건을 고려해 효율적..

강화학습 과정에서 에이전트가 환경과 상호작용하면서 생성된 데이터. 전통적인 지도학습(supervised learning)처럼 미리 준비된 정적 데이터셋이 아니라, 학습 과정 중에 동적으로 수집되는 데이터 ㅇ RL 기반 데이터의 구성 요소- 상태(State, s): 현재 환경의 상황을 나타내는 정보- 행동(Action, a): 에이전트가 특정 상태에서 취한 행동- 보상(Reward, r): 행동의 결과로 에이전트가 얻은 보상- 다음 상태(Next State, s′): 행동 이후 환경이 변화한 새로운 상태- 이 데이터는 하나의 경험으로 묶여 (s,a,r,s′) 형태로 저장되며 이를 반복 학습하여 최적의 정책(policy) 도출 ㅇ RL 기반 데이터의 특징- 동적 생성: 에이전트가 환경과 상호작용하며 데이터를..