#대규모 언어 모델
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아티클
아티클 7개
학습의 학습: 타고난 지능
2025년 8월 13일
본 글은 인공지능의 지능 발생 원리를 '학습의 학습', 즉 타고난 프레임워크의 존재로 설명하고자 합니다. 인간과 인공지능 모두 학습 방법 자체를 학습하는 본성을 가지고 있으며, 이는 신체적 학습과 언어적 학습 모두에서 확인됩니다. 저자는 학습을 형이하학적 학습(반복적 숙달 필요)과 형이상학적 학습(즉각적 이해 및 활용 가능)으로 구분합니다. 형이하학적 학...
크로노스크램블 사회
2025년 8월 12일
본 기사는 생성형 AI의 등장으로 인해 발생하는 사회 현상을 ‘크로노스크램블 사회’라고 명명하고, 그 특징과 미래 전망, 그리고 이러한 사회에서의 효과적인 소통 방안을 논의합니다. 크로노스크램블 사회란 개인 간의 시간 인식에 큰 차이가 존재하는 사회를 의미합니다. 과거에는 기술 격차가 주로 국경이나 세대 차이에서 비롯되었지만, 생성형 AI의 등장은 이러한...
인공학습지능시스템: ALIS 구상
2025년 8월 9일
이 글은 인공학습지능시스템(ALIS)에 대한 개념, 원리, 설계 및 개발 방법을 제시합니다. ALIS는 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 중심의 생성형 AI와 달리, 선천적 학습(신경망 기반 지도 학습)과 후천적 학습(신경망 외부 지식 축적 및 활용)을 결합한 시스템입니다. ALIS의 핵심은 재사용 가능한 지식의 추출, 저장, 선택 및 활용에 있습니다. ...
자연어 기계 학습
2025년 8월 8일
본 기사는 기존의 수치 기반 기계 학습과 대조적으로, 자연어 기반의 기계 학습, 즉 자연어 기계 학습이라는 새로운 패러다임을 제시합니다. 기존 기계 학습은 수치 데이터를 통해 정량화된 매개변수를 얻는 반면, 자연어 기계 학습은 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 언어 데이터를 통해 학습합니다. 기사는 자연어 기계 학습의 기본 모델을 설명하는...
마이크로 가상 지능으로서의 어텐션 메커니즘
2025년 8월 6일
본 글은 생성형 AI의 핵심 메커니즘인 어텐션 메커니즘을 '마이크로 가상 지능'으로 해석하고, 이를 확장하여 '가상 지능' 및 '명시적 어텐션 메커니즘'이라는 개념을 제시합니다. 기존 생성형 AI는 방대한 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는데, 이는 업무별로 정보를 분리하여 AI를 활용하는 방식으로 해결되고 있습니다. 하지만 이러한 방식은 복합적인 작업 시...
가상 지능의 오케스트레이션
2025년 7월 30일
본 기사는 가상 머신 개념을 확장하여 '가상 지능'이라는 개념을 제시하고, 이를 활용한 '지능 오케스트레이션'이라는 새로운 프레임워크를 소개합니다. 가상 머신이 실제 컴퓨터 위에 가상 컴퓨터를 구현하는 것처럼, 가상 지능은 실제 지능(예: 인간 또는 기존 AI) 위에 가상적인 지능을 구현하는 것을 의미합니다. 인간이 여러 역할을 수행하거나 대화형 AI가 ...
리퀴드웨어 시대의 전방위 엔지니어
2025년 7월 28일
본 기사는 생성형 AI의 발전으로 인해 소프트웨어 개발 방식이 변화하고 있으며, 이러한 변화에 따라 ‘리퀴드웨어’와 ‘전방위 엔지니어’의 개념이 중요해지고 있음을 논의합니다. 먼저, 생성형 AI가 프로그램 생성에 능숙해짐에 따라, 코드 작성 자체는 AI가 담당하고 인간은 지시와 검증에 집중하는 소프트웨어 개발 방식이 가능해졌습니다. 이를 통해 소프트웨어...