인공지능은 우리가 아는 세상을 혁신시켰으며, 이 기술적 혁명의 선두 주자로 ChatGPT가 있습니다. ChatGPT는 AI의 대중화와 채택을 가속화시킨 강력한 도구입니다. 그러나 generative AI와 대형 언어 모델 이외에도 AI에는 더 많은 면이 있습니다. 비즈니스 가치를 창출하는 데 AI가 취할 수 있는 다양한 접근 방식을 알아보겠습니다.
ChatGPT와 같은 LLM(대형 언어 모델)로 구동되는 generative AI는 최첨단 기술입니다. 이것은 프롬프트를 새로운 자료로 변환할 수 있으며, 지식 근로자, 창조적인 사람들, 그리고 비즈니스 운영에 가치를 증명했습니다. 그러나 이는 예측할 수 없는 결과를 내놓을 수도 있으며, 때로는 정보를 조작해낼 수 있습니다.
generative AI와 유사한 신경망 구조를 가진 deep learning AI는 번역, 음성인식, 사이버 보안 모니터링, 자동화와 같은 스마트 애플리케이션을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 비구조화된 데이터에서 의미를 추출하지만, ChatGPT의 generative 능력은 부족합니다. 또한 이 모델의 동작을 설명하기 어려울 수 있어 블랙 박스와 같은 성격을 가지고 있습니다.
한편, 고전적인 머신 러닝은 알고리즘과 통계적인 방법을 통해 패턴 인식, 비즈니스 인텔리전스, 규칙 기반 의사 결정 등을 지탱하는 기반입니다. 이는 분류, 패턴 인식, 작은 데이터셋으로부터 결과 예측에 능숙합니다. 그러나 다른 AI 접근 방식에 비해 정확도가 낮을 수 있으며, 비구조화 데이터 처리에는 적절하지 않을 수 있습니다.
이제, AI를 활용하는 다섯 가지 다른 방법을 쉬운 것부터 어려운 것까지 순서대로 살펴보겠습니다:
1. 현재 사용 중인 애플리케이션에서 이미 내장된 AI 기능을 활용하세요. Adobe, Microsoft, Salesforce와 같은 주요 소프트웨어 제공업체가 자사 도구에 AI를 통합하여 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
2. 특정 산업이나 작업을 위한 특화된 AI 솔루션을 제공하는 AI-as-a-Service 플랫폼을 채택하세요. 이러한 플랫폼은 즉시 사용 가능하며, 확장이 빠르게 가능한 Pay-as-you-go 옵션을 제공합니다.
3. API를 통해 세계적 수준의 generative AI에 액세스하여 사용자 정의 워크플로우를 구축하세요. 이를 통해 AI 서비스를 자체 애플리케이션 및 서비스에 통합할 수 있습니다.
4. 특정 데이터셋에 기존 모델을 재훈련하고 세밀하게 조정하여 비용 효율적이고 정확한 결과를 얻을 수 있는 작고 개선된 모델을 생성하세요.
5. 대규모 언어 모델을 직접 훈련하는 것은 대부분의 조직에게는 커다란 비용과 시간적 제약 때문에 현실적이지 않을 수 있지만, 공개적으로 이용 가능한 프로프리어터리나 오픈 소스 모델을 활용하면 여전히 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
AI를 위한 적절한 인프라를 선택할 때는 AI의 유형, 적용 분야, 사용 방식과 같은 요소들이 중요합니다. AI 작업 부하를 적절한 하드웨어와 모델에 맞추는 것은 효율성을 높이고 컴퓨팅 파워 요구 사항을 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI 구현의 성공은 올바른 선택을 하는 데 달려 있습니다. 필요에 가장 적합한 AI 접근 방식을 이해하고, 특정 애플리케이션에 모델을 맞추고, 컴퓨팅 자원을 현명하게 활용하세요. 작은 규모로 시작하고 성공을 축하하며, 오픈 소스 커뮤니티와 기술 기업으로부터 지원을 구하는 것도 기업에 AI를 효과적으로 통합하는 여정에서 중요한 요소입니다.
Intel 소개:
Intel은 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 통해 AI 응용 프로그램 가속화에 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 다양한 플랫폼에서 AI 교육, 추론 및 응용 프로그램에 전원을 공급합니다.
Dell 소개:
Dell Technologies는 AI 가능성에서 실증된 성공으로 가는 AI 여정을 가속화하기 위해 포괄적인 프로페셔널 서비스와 혁신적인 기술을 제공합니다. 네트워크 파트너의 광범위한 지원을 통해 Dell은 효과적인 AI 솔루션 통합에 필요한 지원을 제공합니다.
FAQ:
1. ChatGPT는 무엇인가요?
ChatGPT는 generative AI와 대형 언어 모델로 구동되는 강력한 도구입니다. 이는 프롬프트를 새로운 자료로 변환할 수 있으며, 지식 근로자, 창조적인 사람들, 그리고 비즈니스 운영에 가치를 증명했습니다.
2. generative AI의 단점은 무엇인가요?
ChatGPT와 같은 generative AI는 예측할 수 없는 결과를 내놓을 수 있으며, 때로는 정보를 조작해낼 수도 있습니다.
3. deep learning AI는 무엇인가요?
deep learning AI는 번역, 음성인식, 사이버 보안 모니터링, 자동화와 같은 스마트 애플리케이션을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 비구조화된 데이터에서 의미를 추출하지만, ChatGPT의 generative 능력은 부족합니다.
4. classical machine learning의 장점은 무엇인가요?
고전적인 머신 러닝은 알고리즘과 통계적인 방법을 통해 패턴 인식, 비즈니스 인텔리전스, 규칙 기반 의사 결정 등을 지탱하는 기반입니다. 이는 분류, 패턴 인식, 작은 데이터셋으로부터 결과 예측에 능숙합니다.
5. AI를 활용하는 다섯 가지 다른 방법은 무엇인가요? 가장 쉬운 것부터 가장 어려운 것까지 순서로 나열해주세요.
– 현재 사용 중인 애플리케이션에 내장된 AI 기능을 활용하세요.
– 특정 산업이나 작업을 위한 특화된 AI 솔루션을 제공하는 AI-as-a-Service 플랫폼을 채택하세요.
– API를 통해 세계적 수준의 generative AI에 액세스하여 사용자 정의 워크플로우를 구축하세요.
– 기존 모델을 특정 데이터셋에 재훈련하고 세밀하게 조정하여 비용 효율적이고 정확한 결과를 얻을 수 있는 작고 개선된 모델을 생성하세요.
– 공개적으로 이용 가능한 프로프리어터리나 오픈 소스 모델을 활용하세요.
6. AI에 적합한 인프라를 선택할 때 고려해야 할 요소는 무엇인가요?
AI의 유형, 적용 분야, 사용 방식과 같은 요소들이 중요합니다. AI 작업 부하를 적절한 하드웨어와 모델에 맞추는 것은 효율성을 높이고 컴퓨팅 파워 요구 사항을 줄이는 데 도움이 됩니다.
주요 용어:
– AI: 인공지능 (Artificial Intelligence)
– LLMs: 대형 언어 모델 (Large Language Models)
– API: 응용 프로그래밍 인터페이스 (Application Programming Interface)
관련 링크:
– Intel AI
– Dell AI
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com