ai엔지니어8 AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: Fine-Tuning편 AI 모델의 성능을 극대화하고 특정 도메인에 최적화하기 위해 파인튜닝(Fine-Tuning) 기술은 필수적입니다. 2025년에는 보다 효율적이고 비용 효과적인 파인튜닝 방법이 등장하고 있으며, AI 엔지니어들은 이러한 최신 기술을 숙지하고 실무에 적용해야 합니다. 본 글에서는 최신 파인튜닝 기법과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 파인튜닝 기법 및 연구 동향1.1 LoRA 및 QLoRA: 저비용 파인튜닝의 표준LoRA 논문, QLoRA 논문비용 효율적으로 대형 언어 모델(LLM)을 파인튜닝하는 데 가장 널리 사용되는 방법.FSDP+QLoRA를 활용한 학습 사례도 참고.1.2 DPO: 선호도 파인튜닝 기법DPO 논문PPO(정책 최적화)의 대안으로 인기 있지만 성능 면에서는 다소 열등.OpenAI에서 .. 2025. 2. 22. AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 음성(Voice)편 인공지능(AI) 음성 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 음성 인식(ASR) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 분야에서 혁신적인 연구들이 지속적으로 발표되고 있습니다. AI 엔지니어들은 최신 음성 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 이해하고, 이를 활용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 AI 음성 기술의 최신 동향과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 음성 모델 및 연구 동향1.1 Whisper: 최고 수준의 음성 인식 모델Whisper 논문: OpenAI의 성공적인 ASR(자동 음성 인식) 모델.최신 버전: Whisper v2, Whisper v3, distil-whisper, v3 Turbo1.2 AudioPaLM: Google의 음성 연구AudioPaLM 논.. 2025. 2. 22. AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: Vision편 인공지능(AI)의 발전과 함께 컴퓨터 비전(Vision) 기술은 다양한 산업 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 2025년을 맞이하여 AI 엔지니어들은 최신 비전 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 이해해야 합니다. 이 글에서는 비전 기술의 최신 동향을 소개합니다.1. 주요 비전 연구 및 모델1.1 YOLO와 DETRYOLO 논문: 객체 탐지 분야의 대표 모델로, 현재 YOLO v11까지 발전.DETR 논문: 트랜스포머 기반 모델로 YOLO를 능가할 가능성을 보이고 있음.1.2 CLIP 및 후속 모델CLIP 논문: 텍스트-이미지 매칭을 위한 선구적 모델.최신 대체 모델: BLIP, BLIP2, SigLIP.1.3 MMVP 벤치마크MMVP 논문: CLIP 모델의 성능을 수치화하고 비교하기 위한 필.. 2025. 2. 21. AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, Agent편 AI 에이전트(Agent)는 2025년 인공지능(AI) 산업에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 자율적인 문제 해결과 복잡한 작업 자동화를 가능하게 합니다. AI 엔지니어들은 최신 에이전트 기술과 벤치마크를 숙지하고, 이를 실무에 적용할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 주목해야 할 AI 에이전트의 개념, 주요 연구 및 실무 적용 방안을 소개합니다.1. AI 에이전트란? AI 에이전트는 주어진 환경에서 자율적으로 의사결정을 수행하며, 다양한 도구와 데이터를 활용해 목표를 달성하는 시스템입니다. LLM(대형 언어 모델)과 결합되어, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.에이전트의 핵심 요소도구 사용: 외부 API 및 소프트웨어와의 통합.메모리 관리: 장기적.. 2025. 2. 21. AI 엔지니어가 꼭 읽어야할 정보, RAG편 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. RAG는 외부 정보를 검색하고 이를 모델의 출력에 통합함으로써 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방식입니다. 2025년 AI 엔지니어들에게 필수적인 RAG 개념과 최신 연구 동향을 소개합니다.1. RAG의 개요와 기본 개념RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 고안된 프레임워크로, 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다:정보 검색(Information Retrieval): TF-IDF, BM25, FAISS 등의 기술을 활용해 관련 데이터를 검색.청킹(Chunking): 긴 문서 데이터를 작은 조.. 2025. 2. 21. 2025년 AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 프롬프팅편 인공지능(AI) 발전에 따라 프롬프팅(Prompting) 기술은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 최적화하는 핵심 요소가 되었습니다. 프롬프팅은 AI 모델의 잠재력을 끌어내고 효과적인 결과를 얻기 위한 필수 도구이며, AI 엔지니어라면 반드시 익혀야 할 분야입니다. 이 글에서는 2025년 현재 AI 엔지니어들이 주목해야 할 프롬프팅 기술과 연구 동향을 살펴보겠습니다. 프롬프팅의 핵심 개념 프롬프팅은 LLM으로부터 원하는 결과를 얻기 위해 입력 형식을 최적화하는 기술입니다. 이 개념은 GPT-3 논문에서 문맥 내 학습(ICL, In-Context Learning)과 함께 처음 소개되었고, 이후 사고 연쇄(Chain of Thought, CoT)와 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning) 등의 기술로 발전.. 2025. 1. 24. 이전 1 2 다음
