반응형 데이터편향2 [IT] 인공지능(AI)의 환영현상(hallucination)과 줄위기 위한 방법 인공지능의 'hallucination'(환영)은 인공지능 모델이 실제 데이터에 기반하지 않고 완전히 새로운 정보나 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이 현상은 특히 생성적 모델, 예를 들어 GPT와 같은 자연어 생성 모델에서 나타납니다. Hallucination 현상은 인공지능 모델이 학습 데이터에만 의존하여 패턴을 학습하다 보니, 실제 상황에서는 존재하지 않는 정보나 내용을 생성할 수 있습니다. 이는 모델의 학습 데이터가 불완전하거나, 데이터의 분포가 고르지 않을 경우 더욱 발생하기 쉽습니다. 환영 현상을 줄이기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다: 1. 데이터의 질 향상: 균형 잡힌, 다양한, 대표성 있는 데이터를 수집하여 인공지능의 학습 데이터로 사용합니다. 이를 통해 데이터 편향을 줄이고, 모델.. 2023. 5. 12. [IT] 인공지능(AI)의 오류(편견,오해) 극복하기 인공지능의 오류는 여러 가지 원인으로 발생할 수 있습니다. 주요 오류와 그 원인은 다음과 같습니다. 1. 데이터 편향: 인공지능은 학습 데이터를 기반으로 작동합니다. 학습 데이터가 편향되거나 불완전한 경우, 인공지능은 부정확한 판단이나 예측을 할 수 있습니다. 이로 인해 성능 저하와 정확도 문제가 발생할 수 있습니다. 2. 과적합(Overfitting): 인공지능 모델이 학습 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하되는 현상입니다. 이는 모델이 일반화 능력을 상실하게 되어 실제 환경에서의 성능이 떨어집니다. 3. 알고리즘 오류(또는 버그): 인공지능 알고리즘이 잘못 설계되거나, 프로그래밍 오류가 있는 경우, 인공지능의 성능과 정확도에 영향을 미칩니다. 이로 인해 인공지능이 작동.. 2023. 5. 9. 이전 1 다음 반응형
