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개요소수 샘플 학습(Few-shot Learning, FSL)은 이름 그대로 극히 적은 수의 학습 샘플만으로도 모델이 새로운 작업을 학습할 수 있도록 하는 머신러닝 기법이다. 전통적인 딥러닝 모델은 대량의 학습 데이터를 요구하지만, FSL은 사람처럼 몇 가지 예시만 보고도 학습하는 능력을 모사하며, 데이터 수집이 어려운 환경에서 특히 강력한 성능을 발휘한다. 이 글에서는 FSL의 개념, 기술 구성, 활용 사례까지 체계적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의Few-shot Learning은 N개의 학습 샘플(N-shot)과 K개의 클래스(K-way)에 기반하여 모델이 일반화 능력을 갖도록 훈련하는 방식이다. 대표적으로 N=1일 경우 One-shot Learning, N=0일 경우 Zero-shot Learnin..

개요생성형 AI(Generative AI)는 딥러닝 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 음성, 음악, 코드 등을 생성하는 인공지능 기술입니다. GPT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 최신 AI 모델들은 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 영상 합성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 생성형 AI는 창작, 자동화, 개인화 서비스를 제공하며, 기업과 개발자들에게 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 생성형 AI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 생성형 AI란 무엇인가?생성형 AI는 대규모 데이터를 학습한 후 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델을 의미합니다. 트랜스포머(Transformer) 및 생성적 적대 신경망(G..

개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능(AI) 모델이 문서를 검색(Retrieval)하여 최신 정보 또는 외부 데이터에 접근한 후, 이를 기반으로 텍스트를 생성(Generation)하는 방식입니다. 이는 기존 언어 모델이 가지고 있는 정보 제한성을 극복하고, 실시간으로 최신 데이터를 반영할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 RAG의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. RAG란 무엇인가?RAG는 자연어 처리(NLP) 모델이 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)과 결합하여 최신 정보를 반영할 수 있으며, 정보의 정확성을 높일 수 있습니다.1.1 ..

개요파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터를 학습한 AI 모델로, 다양한 인공지능 애플리케이션의 기반이 되는 사전 학습된 모델을 의미합니다. GPT, BERT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 모델이 대표적이며, 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 음성 인식 등 다양한 작업에서 활용됩니다. 파운데이션 모델은 기존 AI 모델보다 범용성이 뛰어나며, 적은 데이터와 연산 비용으로 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-Tuning)할 수 있다는 장점이 있습니다. 본 글에서는 파운데이션 모델의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 파운데이션 모델이란 무엇인가?파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 활용하여 사전 학습된 AI 모델로, ..

개요PLM(Pre-trained Language Model, 사전 학습 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터를 학습한 후 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 활용할 수 있도록 설계된 AI 모델입니다. 이 기술은 챗봇, 기계 번역, 텍스트 생성, 문서 요약 등 다양한 AI 기반 서비스의 핵심이 되고 있습니다. BERT, GPT, T5 등의 모델이 대표적이며, 최근에는 멀티모달 AI와 결합되어 더욱 정교한 AI 서비스가 가능해졌습니다. 본 글에서는 PLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 미래 전망을 살펴봅니다.1. PLM(Pre-trained Language Model)란?PLM은 대규모 데이터셋을 기반으로 사전 학습(Pre-training)된 후, 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있는 언어 모..

개요LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 대규모 데이터 학습을 통해 자연어 처리(NLP) 기능을 수행하는 AI 모델입니다. GPT, BERT, LLaMA 등의 모델이 대표적이며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 언어 기반 작업에서 활용됩니다. 최근 AI 기술 발전과 함께 LLM은 검색 엔진, 챗봇, 코딩 보조, 문서 자동화 등 다양한 산업에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 LLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. LLM이란 무엇인가?LLM은 대규모 뉴럴 네트워크를 활용하여 방대한 텍스트 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 딥러닝 기술과 트랜스포머(Trans..

개요Transformer 모델은 2017년 Google이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 소개된 딥러닝 기반 신경망 구조로, 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 분야에서 혁신을 가져온 모델입니다. 기존 순차적 방식의 RNN 및 LSTM과 달리 병렬 연산이 가능하며, 장기 의존성 문제(Long-Term Dependency)를 효과적으로 해결할 수 있어 GPT, BERT, T5, Vision Transformer(ViT) 등 다양한 AI 모델의 핵심 기술로 활용되고 있습니다.1. Transformer 모델이란?Transformer는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 중요한 패턴을 학습하는 딥러닝 모델입니다...