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개요Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터로도 모델이 새로운 작업을 학습하고 일반화할 수 있도록 하는 머신러닝 기법입니다. 기존의 대규모 데이터 기반 학습 방식과 달리, 데이터가 부족한 환경에서도 신속하고 효율적인 학습을 가능하게 하며, 인간의 학습 방식에 유사한 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Few-Shot Learning은 보통 N-way K-shot 구조로 정의되며, 이는 N개의 클래스 중에서 K개의 샘플만으로 분류 문제를 해결하는 방식입니다.1-Shot: 클래스당 1개의 학습 샘플만 사용5-Shot: 클래스당 5개의 학습 샘플 사용N-way K-shot: N개의 분류 클래스에서 K개의 샘플로 학습FSL은 제로샷(Zero-shot) 학습보다 실제적이고, 일반적인 ..

개요AI 서비스를 실무에 도입하는 과정에서 다양한 LLM(Large Language Model) 옵션들이 존재하게 되면서, 단일 모델 선택이 아닌 질문 유형, 비용, 응답 시간, 품질 등에 따라 최적의 모델을 자동 선택하는 시스템이 필요해졌습니다. 이러한 목적을 위해 설계된 것이 바로 Model Router입니다. Model Router는 프롬프트 입력을 기반으로 적절한 언어 모델을 자동 라우팅하여, 비용 최적화와 정확도, 응답성 균형을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 지능형 LLM 선택기입니다.1. 개념 및 정의Model Router는 여러 개의 LLM 인스턴스 중 사용자의 질의 또는 프롬프트에 따라 가장 적절한 모델을 자동으로 선택하고 호출하는 중개 시스템입니다. 주로 다양한 벤더(GPT-4, Clau..

개요대규모 언어 모델(LLM)의 상용화가 가속화되면서, 기업과 개발자들은 성능뿐만 아니라 운영 비용을 고려해야 하는 시대에 진입했습니다. 특히 GPT-4 같은 고성능 모델은 우수한 정확도를 제공하지만, 호출당 비용이 높아 스케일업에 한계가 있습니다. FrugalGPT는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 전략으로, LLM 엔진의 비용-정확도 균형을 동적으로 최적화하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 FrugalGPT의 개념, 기술 구조, 활용 전략, 그리고 실제 사례를 종합적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의FrugalGPT는 여러 개의 LLM 엔진(GPT-3.5, GPT-4, Claude, LLaMA 등)을 조합하여 질문 유형에 따라 가장 저렴하면서도 충분한 정확도를 제공하는 모델을 선택해 사용하는 ..

개요Auto-GPT는 사용자의 고수준 목표를 이해하고 이를 하위 작업으로 자동 분해하여 실행하는 자율 AI 시스템입니다. 기존 챗봇이나 프롬프트 기반 AI와 달리, 지속적인 피드백 루프와 목표 지향적인 작업 수행이 가능해 AI의 활용 범위를 획기적으로 확장시킵니다. 본 글에서는 Auto-GPT의 개념, 구성 요소, 기술 스택부터 실무 적용까지 상세히 다룹니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Auto-GPT는 OpenAI의 GPT 모델을 기반으로 작동하는 자율 AI 에이전트입니다.목적사용자가 지시한 목표를 스스로 분석하고 실행하며, 반복 피드백을 통해 개선합니다.필요성복잡한 프로젝트나 정보 수집, 자동화 업무에서 인간 개입 최소화를 목표로 합니다.2. 특징특징설명차별성자율성초기 목표만 설정하면 하위 작..

개요Instruction-based Prompting(명령 기반 프롬프트)은 대규모 언어모델(LLM)에게 작업을 자연어 명령문 형태로 직접 지시하여 원하는 출력을 얻는 프롬프트 방식입니다. 이는 “문장을 요약해줘”, “다음을 영어로 번역해줘”, “질문에 답변해줘”처럼 사람이 쓰는 명령 문장 그대로 LLM에게 과제를 부여하는 전략이며, 특히 Instruction-tuned 모델(GPT-3.5, GPT-4, T5, FLAN, Alpaca 등) 에서 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Instruction-based Prompting이란 명시적인 지시어(instructional phrase)를 통해 LLM이 특정 태스크를 수행하게 하는 방법으로, 일반적으로 다음과 같은 구조를 따릅니다:지시문: 모델에게 작업을..

개요튜링 테스트(Turing Test)는 컴퓨터가 인간과 유사한 사고 능력을 가지고 있는지를 평가하는 실험이다. 1950년, 영국의 수학자이자 컴퓨터 과학의 선구자인 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 이 테스트는 오늘날 인공지능(AI)의 발전을 평가하는 중요한 기준으로 여겨지고 있다. 본 글에서는 튜링 테스트의 개념, 과정, 한계점, 그리고 인공지능 기술과의 관계를 살펴본다.1. 튜링 테스트란?튜링 테스트는 컴퓨터가 인간과 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 대화를 생성할 수 있는지를 평가하는 실험이다. 이 테스트는 특정한 알고리즘이 실제 인간처럼 사고하고 답변할 수 있는지를 검증하는 역할을 한다.✅ 튜링 테스트는 AI가 인간과 같은 지능을 가졌는지 판별하는 첫 번째 기준으로 여겨진다.1.1 튜링..

개요멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 가지 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 기존 AI 모델이 단일 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)만 처리하는 데 비해, 멀티모달 AI는 다양한 데이터를 조합하여 더욱 정확하고 자연스러운 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이는 챗GPT, DALL·E, Gemini, Meta AI, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.1. 멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 융합하여 학습하고 이해하는 인공지능 모델로, 단일 데이터 유형만 활용하는 기존 AI 모델보다 더욱 발전된 형태입니다.1.1 멀티모달 AI의 주요 특징다양한 데이터 유형 통합: 텍스트, ..