일반적인 AI 용어 이해: 종합 가이드

Brief news summary

여기 인공지능(AI)의 기본을 이해하는 데 도움이 될 몇 가지 주요 용어가 있습니다: 1. AI: 인간의 사고를 모방하는 시스템. 2. 머신 러닝: 데이터를 분석하여 예측을 함. 3. 인공지능 일반: 인간 수준의 지능을 달성하거나 초과함. 4. 생성 AI: 훈련된 데이터를 사용하여 텍스트, 이미지 또는 코드를 생성함. 5. 환각: 제한되거나 편향된 데이터로 인해 생성 AI가 발생시키는 오류. 6. 편향: AI 도구가 훈련된 데이터로 인해 발생하는 편견. 7. AI 모델: 독립적으로 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 시스템. 8. 대형 언어 모델: 자연어 텍스트를 처리하고 생성하는 데 특화됨. 9. 확산 모델: 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지, 오디오 또는 비디오를 생성함. 10. 기초 모델: 다양한 목적을 위해 폭넓은 데이터로 훈련된 AI 모델. 11. 전위 모델: 향상된 기능을 가진 새로운 AI 모델. 12. 자연어 처리: 머신 러닝을 사용하여 인간의 언어를 이해하는 AI의 능력. 13. 추론: 생성 AI가 생성한 응답. 14. 토큰: AI 모델이 분석하고 생성하는 텍스트 단위. 15. 신경망: 기계가 인간의 두뇌처럼 데이터를 처리하게 함. 16. 트랜스포머: 정보를 처리하기 위해 어텐션 메커니즘을 활용하는 신경망. 17. RAG 모델: 더 정확한 생성을 위해 외부 문맥을 활용. 18. 하드웨어: Nvidia의 H100 칩과 신경 처리 장치(NPU)와 같은 고성능 하드웨어는 효율적인 AI 추론에 필수적임. 이 용어에 익숙해지면 AI 개념과 응용 프로그램에 대한 이해도가 높아질 것입니다.

인공지능(AI)은 기술 산업에서 인기 있는 주제이지만, 용어는 혼란스러울 수 있습니다. 여기 일반적인 AI 용어들의 요약이 있습니다: 1. AI: 인간처럼 생각할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만드는 컴퓨터 과학의 한 분야. 2. 머신 러닝: 데이터에 기반하여 훈련된 AI 시스템으로 예측을 하고 새로운 정보로부터 학습함. 3. 인공지능 일반(AGI): 인간과 동등하거나 더 똑똑한 AI. 4. 생성 AI: 새로운 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성할 수 있는 기술. 5. 환각: 생성 AI 도구가 자신감 있게 답을 만들지만 잘못된 데이터로 인해 오류나 헛소리를 초래하는 경우. 6. 편향: AI 시스템이 훈련된 데이터에 따라 편견을 나타낼 수 있음. 7. AI 모델: 데이터를 통해 훈련되어 작업을 수행하거나 결정을 내리는 시스템. 8. 대형 언어 모델(LLMs): 자연어 텍스트를 처리하고 생성하는 AI 모델. 9. 확산 모델: 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하는 AI 모델. 10.

기초 모델: 방대한 데이터를 기반으로 훈련되어 다양한 응용 분야에 사용되는 생성 AI 모델. 11. 전위 모델: 더욱 강력할 수 있지만 잠재적 위험을 수반하는 미발표된 미래 모델. 12. 자연어 처리(NLP): 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있는 능력. 13. 추론: 생성 AI 응용 프로그램이 응답을 생성하는 경우. 14. 토큰: AI 모델이 분석하고 생성하는 텍스트의 조각. 15. 신경망: 노드를 사용하여 데이터를 처리하는 컴퓨터 아키텍처. 16. 트랜스포머: 시퀀스에서 관계를 이해하기 위해 어텐션 메커니즘을 사용하는 일종의 신경망 아키텍처. 17. RAG(수집 증강 생성): 외부 문맥을 찾아 정확성을 높이는 AI 모델. 18. Nvidia의 H100 칩: AI 훈련에 사용되는 인기 있는 GPU. 19. 신경 처리 장치(NPU): AI 추론을 수행하는 장치의 전용 프로세서. 20. TOPS(초당 조 단위 연산): 칩의 AI 능력을 나타내는 척도. 이 용어들은 AI와 그 응용 프로그램을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.