반응형 인공지능7 [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. [NEW JOB] 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)란?! 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능의 한 개념으로 특히 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하여 이에 응답할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 하위 분야) 부분에 해당되며, 이를 활용하는 새로운 직업이 프롬프트 엔지니어입니다. 프롬프트 엔지니어가 하는 주요 업무는 인공지능의 역량을 최대한 발휘하도록 지시어를 적합하게 입력하는 것입니다. 프롬프트 엔지니어링에서는 대형 언어 모델로부터 일처리 할 수 있으며 프롬프트의 표현은 “접두어-튜닝” 또는 "프롬프트-튜닝"과 같은 방법을 사용하기도 하며, 그 방법은 더욱 다양해지고 있습니다. (심지어 높임말도?!) 특히 프롬프트 엔지니어가 최근의 대세로 여겨지는 이유는 .. 2023. 5. 6. 이전 1 2 다음 반응형
