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[양자컴퓨터] 양자컴퓨터 개념 양자컴퓨터 개념질문현대 컴퓨터는 디지털 기반으로 0과 1의 이진법으로 정보를 처리합니다. 그러나 복잡한 계산 문제나 방대한 데이터 처리를 필요로 하는 경우, 고전적인 컴퓨터로는 처리 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 양자역학의 원리를 활용하는 양자컴퓨터가 제안되었습니다.답변양자컴퓨터는 양자역학의 기본 원리인 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement)을 이용하여 고전 컴퓨터로는 불가능하거나 시간이 많이 걸리는 문제를 매우 효율적으로 처리할 수 있는 컴퓨터입니다.핵심 개념 양자 비트(Qubit) 양자컴퓨터의 기본 단위는 Qubit(큐비트)입니다. 고전 컴퓨터의 비트(bit)는 0 또는 1 중 하나의 상태만 가질 수 있지만, 큐비트는 중첩을 통해 0과 1 상태.. 2024. 11. 22.
윈도우용 챗GPT 공식 앱 출시 윈도우용 챗GPT 공식 앱 출시OpenAI는 2024년 10월 18일 윈도우용 챗GPT 공식 앱을 출시하였습니다. 이로써 윈도우 사용자들도 웹 브라우저 없이 데스크톱 환경에서 챗GPT를 활용할 수 있게 되었습니다. 주요 특징앱 설치 및 사용: 마이크로소프트 스토어에서 'ChatGPT'를 검색하여 앱을 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 설치 후 앱을 실행하여 OpenAI 계정으로 로그인하면 됩니다.기능: 텍스트 기반의 대화뿐만 아니라 파일과 사진 업로드를 통한 상호작용이 가능합니다. 또한, Alt + Space 단축키를 사용하여 빠르게 앱에 접근할 수 있습니다.제한 사항현재 윈도우용 챗GPT 앱은 초기 버전으로, 챗GPT 플러스, 팀, 엔터프라이즈, 에듀 등 유료 구독자에게만 제공됩니다. 무료 사용자는 올.. 2024. 11. 21.
[인공지능] LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념 LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념임베딩(Embedding)은 고차원 데이터를 저차원의 연속적인 벡터 공간으로 변환하는 방법입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)에서는 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환해 단어, 문장, 또는 문서의 의미와 문맥을 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이 벡터는 임베딩 공간에서 특정한 의미 구조를 가지며, 유사한 의미의 단어나 문장이 가까운 위치에 배치됩니다.왜 임베딩이 중요한가?LLM은 자연어를 수치로 변환해 계산을 수행하므로, 텍스트 데이터를 수치형 벡터로 변환하는 과정이 필수적입니다. 임베딩은 다음과 같은 장점 때문에 LLM에서 중요한 역할을 합니다.의미 보존: 유사한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간에서 가까운 위치에 매핑되어, 의미적 관계를 보존합니다... 2024. 11. 20.
[인공지능] 머신 러닝 워크플로우 머신 러닝 워크플로우이 워크플로우는 각 단계에서 피드백 루프를 통해 필요시 데이터를 다시 수집하거나 전처리하여 모델을 개선할 수 있습니다.수집필요한 데이터를 수집하는 단계입니다. 다양한 소스에서 데이터를 모으며, 모델 학습에 필요한 양과 품질을 확보합니다.점검 및 탐색수집된 데이터를 분석하여 데이터의 구조와 패턴을 파악합니다. 결측치나 이상치를 확인하고, 데이터를 이해하는 과정을 거칩니다.전처리 및 정제데이터를 정리하고, 불필요한 요소를 제거하거나 결측치를 채워 데이터 품질을 개선합니다. 이 단계에서는 또한 데이터의 스케일 조정이나 인코딩 등의 작업이 이루어집니다.모델링 및 훈련데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눈 후, 학습 데이터를 통해 모델을 훈련합니다. 다양한 알고리즘을 테스트하여 문제에 가.. 2024. 11. 19.
인공지능(AI) 학습 방법 인공지능(AI) 학습 방법지도 학습(Supervised Learning)개념: 지도 학습은 입력 데이터(독립 변수, X)와 정답(종속 변수, y)을 모두 제공하여 학습하는 방법입니다. 학습 시 데이터에 대해 명확한 정답을 제공하므로, 모델은 입력 데이터와 정답 간의 관계를 학습하게 됩니다.용도: 주로 회귀와 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다.세부 유형:분류(Classification) 모델: 정답(y)이 특정 클래스(범주형)로 분류되도록 학습하는 모델입니다. 예를 들어, 이진 분류는 두 가지 범주로 분류하고, 다중 클래스 분류는 여러 범주로 분류합니다. 텍스트 분류, 이미지 분류와 같이 자연어 처리와 영상 처리에서도 자주 사용됩니다.회귀(Regression) 모델: 정답(y)이 연속적인 값인 예측을 수.. 2024. 11. 18.
프롬프트 엔지니어링의 대표적인 다섯 가지 방법 프롬프트 엔지니어링의 대표적인 다섯 가지 방법1. 제로샷 프롬프팅(Zero-Shot Prompting)개념: 제로샷 프롬프팅은 모델이 주어진 작업에 대해 학습된 예시 없이 응답하도록 요청하는 방식입니다. 작업이나 질문의 문맥을 프롬프트로 제공하여, 모델이 해당 정보만으로 적절한 답변을 생성할 수 있도록 하는 기법입니다.장점: 별도의 예시가 필요하지 않기 때문에 빠르게 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.예시: "애플에 대해 설명해 주세요."라는 프롬프트를 주면, 모델은 문맥에 따라 과일 '사과' 혹은 회사 'Apple' 중 하나를 선택해 설명합니다.2. 원샷 러닝(One-Shot Learning)개념: 원샷 러닝은 모델에게 작업의 형식을 이해시키기 위해 하나의 예시를 제공하는 방식입니다. 모델이 이 예시를.. 2024. 11. 17.

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