baek-dev 님의 블로그

AI 블랙박스란? (AI Black Box 문제 정리)AI 블랙박스란, 인공지능 시스템이 어떤 근거로 결정을 내렸는지 설명하기 어렵거나, 내부 작동 원리가 불투명한 상태를 의미함.특히 딥러닝과 같은 고차원 모델에서는 입력 → 출력은 명확히 보이지만, 그 중간 과정(모델이 왜 그렇게 판단했는지) 을 알 수 없기 때문에 ‘블랙박스’(검은 상자) 라고 부름.1. 왜 AI는 블랙박스가 되는가?① 복잡한 수학적 구조딥러닝 모델은 수천~수백만 개의 파라미터(weight, bias 등)와 층(layer)으로 구성되어 있음.이들이 상호작용하여 출력을 도출하지만, 사람이 이해하거나 추적하기 어려운 수학적 계산임.② 직관적인 규칙이 없음사람이 만든 if-else 규칙이 아닌, 데이터를 기반으로 통계적 패턴을 학습하기 때문..

Hugging Face 란 무엇인가Hugging Face 는 자연어 처리(NLP)를 비롯한 AI 모델을 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 도와주는 오픈소스 생태계이자 플랫폼임.특히 Transformer 기반의 모델(BERT, GPT, T5 등)을 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 Python 라이브러리로 제공하고 있음.AI 모델의 학습, 파인튜닝, 배포까지 지원하며, 커뮤니티와 허브 서비스를 통해 수많은 사전 학습(pre-trained) 모델을 무료로 제공하고 있음.처음 AI 모델을 다루는 사람부터 연구자, 실무 개발자까지 폭넓게 사용할 수 있는 플랫폼임.1. Hugging Face 의 주요 특징Transformers 라이브러리NLP, CV(Computer Vision), Audio 등 다양한 딥러닝 모델을 ..

파인튜닝(Fine-tuning)이란 무엇인가Fine-tuning 은 사전 학습(pre-trained)된 모델을 기반으로 특정 목적에 맞게 추가 학습을 시켜 성능을 최적화하는 방법임.기존에 대규모 데이터셋으로 학습된 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라, 새로운 데이터나 도메인에 맞춰 모델을 미세하게 조정함으로써 더 높은 정확도와 성능을 얻을 수 있음.대표적으로 GPT, BERT, ResNet 같은 사전 학습된 모델을 파인튜닝하여 챗봇, 추천 시스템, 감정 분석 등 다양한 특화 작업에 활용할 수 있음.1. Fine-tuning 의 필요성도메인 특화사전 학습 모델은 일반적인 데이터로 학습되어 있음.특정 분야(예: 법률, 의료, 금융 등)에 맞춰 맞춤형으로 최적화할 필요가 있음.데이터 부족 보완파인튜닝은 적은 ..

⚡ 1. AI Agent란?AI Agent(인공지능 에이전트) 는 특정 목표를 달성하기 위해 주어진 환경에서 데이터를 수집하고 분석하며, 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템입니다. ✅ AI Agent의 주요 특징 • 자율적 의사 결정(Self-Governing) → 환경 데이터를 수집하고, 스스로 판단하여 행동 수행 • 학습 및 적응(Learning & Adaptation) → 데이터 기반으로 지속적인 성능 향상 가능 • 태스크 자동화(Task Automation) → 반복적인 작업을 자동화하여 효율성 극대화 • LLM(Large Language Model)과 결합 가능 → OpenAI GPT-4, Hugging Face, LangChain 등과 통합 ✅ AI Agent의 주요 활용 사례 • 자동화 챗봇..

⚡ 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?RAG(Retrieval-Augmented Generation) 는 LLM(대형 언어 모델)이 외부 지식을 검색(Retrieval)하여 응답을 생성(Generation)하는 기술입니다. ✅ RAG의 주요 특징: • LLM의 정보 한계를 보완 (실시간 검색 가능) • 정확한 응답(Fact-Based Generation) 제공 • LLM의 헛소리(Hallucination) 문제 완화 ✅ RAG 동작 과정:1️⃣ 사용자 질문 입력2️⃣ Vector DB에서 유사한 문서 검색3️⃣ 검색된 문서를 LLM에게 제공4️⃣ LLM이 문서를 기반으로 응답 생성 ⚡ 2. LangChain이란?LangChain 은 LLM과 외부 데이터(Vector..