AI시대, 알아두면 쓸모있는 용어들 (2)
✨ 이글을 통해 당신이 알게 될 용어
: Cloud Computing (클라우드 컴퓨팅), Software vs Hardware, Operating System (운영체제), API, Prompt (프롬프트), 멀티모달, 할루시네이션, RAG, RLHF, Digital Convergence (디지털 컨버전스)
11. Cloud Computing (클라우드 컴퓨팅)
인터넷(=클라우드)을 통해 IT 리소스(서버, 스토리지, 데이터베이스, 소프트웨어, 분석 등)를 실시간으로 제공하고, 사용한 만큼 비용을 지불하는 방식의 컴퓨팅.
기업이 자체 서버 대신 클라우드 서비스를 사용한다는 것
= 기업이 직접 서버를 구입하고 관리하는 대신, 클라우드 제공업체의 리소스를 사용하여 인프라 비용을 줄이고 관리의 복잡성을 감소시킨다는 뜻
주요기업 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)
12. Software vs Hardware
소프트웨어: 컴퓨터나 기기의 기능을 구현하는 프로그램, 애플리케이션, 시스템 등을 의미함.
ex) 운영체제(OS), 웹 브라우저, 게임 등이 소프트웨어에 해당됩니다.
하드웨어: 컴퓨터나 기기를 구성하는 물리적인 부품들로, 소프트웨어가 작동하는 기반을 제공함.
ex) CPU, 메모리, 하드 드라이브 등이 하드웨어에 해당됩니다.
13. 운영체제 (Operating System)
응용 프로그램: 소위 말하는 앱 (어플리케이션).
운영체제에서 실행되는 모든 소프트웨어를 의미함.
응용 프로그램을 실행하고 관리하는 역할
14. API (Application Programming Interface)
API는 응용 프로그램(앱) 간의 인터페이스(접점)로,
서로 다른 소프트웨어가 데이터를 교환하고 기능을 이용할 수 있게 해주는 도구
ex) 날씨 앱은 기상청의 API를 사용하여 최신 기상 정보를 가져와 사용자에게 제공하는 구조인 것.
< API 종류 >
Open API: 일반 개발자들이 접근할 수 있도록 공개된 API
Private API: 특정 조직 내부에서만 사용되며, 외부에 공개되지 않음.
Partner API: 특정 파트너나 제휴 업체에게만 공개되는 API
15. Prompt 프롬프트
인공지능 모델, 특히 대화형 AI 모델에게 주어지는 입력 또는 명령을 의미함.
이 입력을 기반으로 모델은 해당 주제에 대해 응답하거나 정보를 생성함.
>사용자의 요청: 프롬프트는 사용자가 모델에게 주는 질문, 명령, 또는 지시문으로 구성됨. 이를 통해 모델이 어떤 정보를 생성하거나 제공해야 하는지 결정함.
>응답 생성: 프롬프트를 받은 AI 모델은 학습된 데이터와 알고리즘을 바탕으로 해당 입력에 대한 응답을 생성함.
16. Multimodal 멀티모달
Multimodal은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 함께 처리하여 더 풍부하고 정확한 분석이나 응답을 가능하게 함.
ex) 사용자가 사진과 함께 "이 꽃의 이름은 무엇인가요?"라고 질문할 때, 텍스트와 이미지 정보를 함께 분석하여 정확한 꽃의 이름과 정보를 제공하는 것.
ex) 네이버 스마트렌즈: 사용자가 상품의 사진을 찍거나 이미지를 업로드하면, 네이버 쇼핑은 이 이미지를 기반으로 유사한 상품을 찾아주는데, 이또한 멀티모달 기술을 활용한 예시.
17. Hallucination 할루시네이션
AI 모델, 특히 자연어 처리 모델이 실제 데이터에 기반하지 않은 정보를 생성해내는 현상.
데이터 부족이나 데이터 편향, 모델의 작동 방식 등으로 인해 발생하는 것
RAG, RLHF 등 피드백 기반 개선 방법이 할루시네이션을 해소하기 위해 사용됨.
18. Retrieval-Augmented Generation (RAG):
RAG는 필요한 정보를 검색하고 이를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 기술.
복잡한 질문에 대응하기 위해, 먼저 관련 정보를 데이터베이스에서 검색한 다음, 이 정보를 사용하여 정확한 답변을 생성함. . 예를 들어, 사용자가 역사적 사건에 대해 질문하면, RAG는 관련 문서를 검색하여 사건의 주요 사실을 찾아 답변을 구성하는 것이다.
19. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
RLHF는 인간의 피드백을 바탕으로 시스템을 훈련시키는 강화학습 방법.
기계가 행동의 결과로부터 학습하며, 사용자의 피드백을 통해 더 나은 응답을 생성하도록 학습 경로를 조정함. RLHF를 통해 사용자의 행동과 선호도에 대한 피드백을 분석하여, 개인화된 콘텐츠나 제품 추천을 최적화할 수 있음.
ex) 넷플릭스 추천알고리즘: 사용자가 영화 추천을 받고 시청 후 평가를 남길 때, 이 피드백을 바탕으로 더 정확한 추천 알고리즘을 개발하는 데 RLHF가 활용되는 것.
ex) chatGPT: 사용자의 피드백을 바탕으로 모델의 응답을 개선하며, 이를 통해 더 자연스럽고 정확한 대화를 제공함.
20. Digital Convergence (디지털 컨버전스)
기술, 산업, 매체 간의 경계가 허물어지면서 다양한 디지털 기술, 서비스, 산업이 하나로 합쳐지는 현상
ex) 스마트폰: 디바이스 하나로 전화 통화, 메시지 전송, 웹 브라우저, 음악 재생, 동영상 시청, 게임 플레이 등 다양한 기능.
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