반응형 전체 글47 오픈소스 학습데이터 비교 (C4, Pile, LAION) 인공지능(AI)의 성능은 어떤 데이터를 학습했는지에 따라 큰 영향을 받습니다. 특히 최근에는 오픈소스 기반의 대규모 학습용 데이터셋이 생성형 AI의 토대를 이루고 있습니다. 본 글에서는 대표적인 오픈소스 학습데이터셋인 C4, The Pile, LAION을 중심으로 구성 방식, 데이터 출처, 장단점 등을 상세히 비교하여 AI 개발자와 연구자에게 실질적인 정보를 제공하고자 합니다.C4 데이터셋의 구조와 특징C4(Common Crawl Colossal Clean Crawled Corpus)는 Google이 T5 모델을 훈련하기 위해 사용한 정제된 웹 데이터셋입니다. Common Crawl로부터 수집된 데이터를 기반으로 하지만, 이를 자연어처리(NLP)에 적합하도록 불필요한 HTML 태그, 반복 구문, 욕설, .. 2025. 5. 22. 생성 AI 훈련법 가이드 (지도학습, RLHF, 사전학습) 생성형 인공지능(Generative AI)은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술로, 최근에는 챗봇, 콘텐츠 자동 생성, 코드 작성 등 여러 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 AI가 사람처럼 자연스럽고 정확하게 콘텐츠를 생성하기 위해서는 고도화된 훈련 기법이 필요합니다. 본 글에서는 생성 AI 훈련의 핵심인 ‘지도학습’, ‘RLHF(강화학습을 통한 피드백)’, 그리고 ‘사전학습’에 대해 단계별로 알아보고, 각 기법이 어떻게 연결되어 성능을 끌어올리는지 설명합니다.지도학습: 데이터 기반 기초 학습생성 AI 훈련의 출발점은 ‘지도학습(Supervised Learning)’입니다. 이는 AI가 정답이 명확한 데이터를 통해 학습하는 방식으로, 입력과 정답 쌍을 반복적으로 학습.. 2025. 5. 22. LLM 학습방법 완벽정리 (프롬프트, 데이터, 모델) LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 인공지능 기술의 핵심 중 하나로, GPT나 Claude와 같은 모델들이 대표적입니다. 이러한 LLM을 학습시키기 위해서는 적절한 데이터, 최적화된 프롬프트 전략, 그리고 효율적인 모델 구조 설계가 필요합니다. 본 글에서는 LLM의 학습 과정에서 핵심이 되는 세 가지 요소인 ‘프롬프트 설계’, ‘데이터 수집과 전처리’, ‘모델 아키텍처 및 튜닝 전략’에 대해 체계적으로 정리하겠습니다.프롬프트 최적화 전략LLM의 성능은 ‘프롬프트(prompt)’의 설계 방식에 큰 영향을 받습니다. 프롬프트는 사용자가 모델에게 제공하는 입력 문장으로, 그 내용과 형식에 따라 모델의 응답이 달라집니다. 우선, 명확하고 구체적인 질문을 포함하는 것이 중요합니다... 2025. 5. 21. 생성형 AI 학습 핵심 데이터셋 총정리 (텍스트, 이미지, 라이선스) 생성형 AI는 대규모 데이터를 바탕으로 학습하여 자연어, 이미지, 음성, 코드 등을 자동으로 생성하는 인공지능 기술입니다. 이 과정에서 데이터셋은 AI의 성능, 윤리성, 활용 범위를 결정짓는 핵심 요소로 작용합니다. 본 글에서는 생성형 AI 개발에 사용되는 대표적 데이터셋들을 텍스트, 이미지 중심으로 정리하고, 데이터의 라이선스 유형과 사용 시 유의사항까지 함께 살펴봅니다.자연어 생성 모델용 텍스트 데이터셋텍스트 데이터는 생성형 AI의 가장 기본적인 학습 자원이자, LLM(Large Language Model)의 성능을 결정하는 요소입니다. GPT, BERT, Claude 등 주요 언어모델들도 대부분 아래와 같은 고품질 텍스트 데이터셋을 기반으로 학습되었습니다.1. Common Crawl가장 광범위하게 .. 2025. 5. 21. 아시아권 AI 학습 흐름 분석 (LLM, 데이터 다양성) 아시아는 인구, 언어, 문화적으로 다양하면서도 기술 성장 속도가 빠른 지역으로, 최근 생성형 AI 연구 및 상용화 흐름에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 중국, 일본, 한국, 싱가포르 등 주요 국가들은 저마다의 방식으로 LLM(초거대언어모델)을 개발하고 있으며, 각국의 언어 특성과 데이터 환경을 반영한 독자적 전략이 등장하고 있습니다. 본 글에서는 아시아권의 LLM 개발 방향, 데이터 다양성과 특성, 그리고 국가별 AI 학습 전략을 분석하여, 아시아 AI의 현재와 미래를 조망합니다.아시아권의 LLM 개발 전략아시아의 주요 국가들은 초거대언어모델(LLM) 개발을 국가 전략 산업으로 육성하고 있습니다. 특히 중국, 일본, 한국은 자국 언어 기반의 독립적인 LLM을 구축하며, 미국 중심의 AI 기술 주도권에 .. 2025. 5. 21. 유럽의 생성 AI 접근법 (윤리, 데이터셋, 기술) 유럽은 생성형 AI 개발에 있어서 기술 경쟁력보다는 윤리성과 신뢰성, 투명성에 방점을 두는 독특한 접근법을 고수하고 있습니다. 유럽연합(EU) 차원의 정책부터 개별 국가의 연구기관까지, 생성형 AI를 인간 중심적으로 설계하고 규제하려는 다양한 시도가 이어지고 있습니다. 이 글에서는 유럽의 생성 AI 접근법을 윤리 기준, 데이터셋 확보 전략, 기술 개발 방향이라는 세 가지 축으로 나누어 살펴보며, 국내외 개발자들에게 인사이트를 제공합니다.윤리 중심 접근과 AI 법제화유럽은 생성형 AI를 포함한 모든 인공지능 기술에 대해 ‘윤리 중심의 설계(Ethics by Design)’ 원칙을 철저히 적용하고 있습니다. 이는 AI가 사회 전반에 미치는 영향력과 위험성을 인식하고, 이를 최소화하려는 강한 의지에서 출발합니.. 2025. 5. 21. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 다음 반응형