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개요RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 기반으로 인공지능(AI) 모델의 행동을 강화 학습하는 기법입니다. 기존의 강화학습(RL)이 환경으로부터 보상을 받아 정책을 학습하는 반면, RLHF는 인간 평가자(Human Annotator)가 보상을 정의하거나 직접 피드백을 제공함으로써 AI의 의사결정 품질을 향상시킵니다. OpenAI의 ChatGPT, DeepMind의 Sparrow, Anthropic의 Claude 등 최신 AI 모델들이 RLHF를 활용하고 있으며, 특히 자연어 처리(NLP), 생성형 AI, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의RLHF는 다음과 같은 3단계 프로세스로 구성됩니다:프롬..

개요AI 생성 콘텐츠(AIGC, AI-Generated Content)는 인공지능(AI)이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 디지털 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미한다. 최근 AI 기술의 발전으로 인해 콘텐츠 생성 속도와 품질이 급격히 향상되었으며, 미디어, 마케팅, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 본 글에서는 AIGC의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. AI 생성 콘텐츠(AIGC)란?AIGC는 딥러닝 및 자연어 처리(NLP), 생성형 AI(Generative AI) 모델을 활용하여 사람의 개입 없이 콘텐츠를 자동 생성하는 기술이다. 기존의 데이터 기반 콘텐츠 생성 방식을 넘어, AI가 창의적인 결과물을 생성할 수 있는 수..