Claude는 Anthropic에서 개발한 대형 언어 모델(LLM) 계열로, 도움이 되고, 정직하며, 해롭지 않은 AI를 목표로 만들어졌습니다. 정보 이론의 아버지인 Claude Shannon의 이름을 따서 명명되었으며, AI의 행동을 인간 가치에 맞추는 AI 정렬(alignment)에 중점을 두고 있습니다. Claude는 AI 피드백을 통한 강화 학습(RLAIF)을 활용하여...

자연어 처리(NLP)에서 청킹(Chunking)은 문장을 구(phrase) 단위로 나누는 작업을 의미합니다. 주로 명사구(NP), 동사구(VP), 전치사구(PP)와 같은 구문적으로 연관된 단위로 분할합니다. 청킹은 품사 태깅(POS Tagging)과 전체 구문 분석(Full Parsing)의 중간 단계에 해당하며, 얕지만 유용한 문장 구조 정보를 제공합니다.   주요 특징:   •...

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 고급 대화형 인공지능 모델로, 자연스러운 언어로 사용자와 대화할 수 있도록 설계되었습니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 대화의 맥락을 이해하고 사람처럼 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나 상세한 설명을 제공하는 등 다양한 작업을 지원합니다.   주요...

Chain-of-Thought (CoT)는 대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 문제를 해결할 때 사용하는 추론 기법입니다.모델이 정답을 바로 제시하는 대신, 중간 과정이나 설명을 단계별로 생성하며 결론에 도달하도록 유도합니다. 이는 문제를 작은 단위로 나누어 해결하는 인간의 사고방식을 모방하는 접근법입니다.   동작 원리:   • 모델...

BLEU는 자연어 처리(NLP)에서 기계 번역 품질 평가에 널리 사용되는 지표로, 모델이 생성한 텍스트와 정답(reference) 텍스트 사이의 단어 중복 정도를 기반으로 평가합니다.   작동 방식:   • N-그램 일치(N-Gram Matching): 생성된 문장에서 1-그램(단어)부터 4-그램(4단어 연속)에 이르기까지 다양한 길이의 단어 조합을 참조...

블랙박스 모델(Black-Box Model)은 내부 동작 원리가 사람에게 직관적으로 이해되거나 해석되지 않는 인공지능 또는 머신러닝 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 종종 매우 높은 정확도를 제공하지만, 특정 결과나 결정이 어떻게 도출되었는지 설명하기 어렵다는 한계를 가집니다. 이러한 투명성 부족은 특히 민감한 분야나 규제가 요구되는...

Bias in AI(AI 편향)이란 머신러닝 모델에서 발생하는 체계적인 오류로, 그 결과가 불공정하거나 부정확, 혹은 차별적이 되는 현상을 말합니다. 이는 종종 학습 데이터에 포함된 사회적 편향을 그대로 반영하거나 확대하면서 발생합니다. AI 편향은 모델 학습 과정뿐 아니라 운영 중인 AI 시스템의 행동에도...

BERTScore는 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 평가 지표로, 모델이 생성한 텍스트와 정답(reference) 텍스트 사이의 유사도를 측정합니다. 기존 BLEU나 ROUGE처럼 단어 일치에만 의존하지 않고, BERT와 같은 트랜스포머 기반 모델의 문맥 임베딩(contextual embeddings)을 활용해 의미적 유사성을 평가합니다. 이로 인해 BERTScore는 미묘한 표현 차이까지 반영하는...

벤치마크 데이터셋(Benchmark Dataset)은 AI 모델이나 알고리즘의 성능을 평가하고 비교하기 위해 사용되는 표준화된 데이터 모음입니다. 특정 작업이나 문제를 대표하도록 신중하게 구성되어 있어, 연구자나 개발자가 기술 발전을 측정하고 공정하게 성능을 비교할 수 있는 공통 기준 역할을 합니다.   주요 특징:    •...

빔 서치(Beam Search)는 번역이나 요약처럼 순서를 생성하는 AI 작업에서 사용하는 효율적인 탐색 알고리즘입니다. 가능한 모든 결과를 탐색하는 대신, 가장 유망한 선택지(빔)만 추적해 속도와 품질 사이의 균형을 맞추는 것이 특징입니다.   동작 방식:   • 옵션 평가: 다음 단계에서 가능한 모든...