척척박사 '엄지척'

🧠 메타의 LLaMA 모델, 인지 능력에서 GPT보다 나은가?1. LLaMA란 무엇인가?LLaMA(Large Language Model Meta AI)는 메타(Meta, 구 페이스북)에서 개발한 대형 언어모델입니다. GPT 시리즈가 OpenAI의 대표 모델이라면, LLaMA는 메타의 기술력으로 맞서기 위해 설계된 또 하나의 강력한 언어 AI입니다. LLaMA의 목표는 적은 학습 자원으로도 높은 성능을 내는 경량화된 고성능 모델이며, 연구자 및 개발자 커뮤니티에 공개되어 오픈소스 생태계 활성화에 기여하고 있죠. 특히 2023년부터는 LLaMA 2가 공개되면서, GPT-4와의 비교가 본격적으로 이루어지기 시작했습니다. 그렇다면 과연 LLaMA는 GPT보다 ‘인지 능력’ 측면에서 더 뛰어난 모델일까요?2. ..

🤖 아이처럼 배우는 AI: 강화학습의 원리 1. AI는 어떻게 ‘배우는’ 걸까?우리는 어린아이가 세상을 배울 때, 시행착오를 통해 경험을 쌓고, 결과에 따라 행동을 조정한다는 걸 알고 있습니다. 인공지능도 이와 비슷한 방식으로 학습할 수 있을까요? 강화학습(Reinforcement Learning)’은 바로 이런 아이 같은 학습 방식을 모방한 인공지능 기술입니다. 이 방식에서 AI는 처음엔 아무것도 모른 채 시작하고, ‘행동 → 보상 → 반복’ 과정을 통해 점점 더 나은 전략을 스스로 찾아냅니다. 놀라운 점은 이 학습 과정이 인간의 성장 과정과 매우 유사하다는 점입니다. 그래서 많은 연구자들은 강화학습을 "AI가 아이처럼 배우는 방식"이라고 표현하죠.2. 강화학습의 기본 구조강화학습은 에이전트(Agen..

♟️ 구글 딥마인드의 ‘알파제로’, 어떻게 체스를 스스로 학습했을까?1. 알파고의 뒤를 이은 진화형 AI, 알파제로2016년 세계 바둑 챔피언 이세돌을 꺾으며 전 세계를 놀라게 했던 ‘알파고’를 기억하시나요? 그 뒤를 이은 구글 딥마인드의 또 다른 인공지능, ‘알파제로(AlphaZero)’는 훨씬 더 발전된 방식으로 체스, 쇼기, 바둑을 ‘스스로’ 학습하는 인공지능입니다. 기존의 알파고가 수많은 기보 데이터를 학습한 것과 달리, 알파제로는 단 한 건의 인간 기보도 보지 않고, ‘자기 자신과의 대국’을 통해 독자적인 전략을 만들어냈습니다. 단순히 흉내 내는 AI가 아니라, 창의적으로 전략을 발견하는 AI로 진화한 것이죠.2. 알파제로는 어떻게 체스를 ‘혼자’ 배웠을까?알파제로의 핵심 학습 방식은 강화학습(..

🧠 AI가 스스로 개념을 배우는 법 – 자기지도학습(Self-Supervised Learning)1. AI는 어떻게 스스로 학습할까?기존의 인공지능 학습 방식은 대부분 사람이 직접 데이터를 라벨링하고(예: ‘이건 고양이’, ‘이건 개’), 그에 맞춰 학습시키는 지도학습(Supervised Learning)이 중심이었습니다. 하지만 이 방식은 데이터 준비에 엄청난 시간과 비용이 들고, 실제 세상처럼 불완전한 환경에 대응하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 **자기지도학습(Self-Supervised Learning)**입니다. 이 방식은 AI가 데이터 속에서 스스로 문제를 만들고 스스로 답을 찾으며 개념을 익히는 방식입니다. 마치 아이가 장난감을 만지면서 원리를 ..

🧠 인간 뇌의 뉴런 연결과 딥러닝의 차이 1. 인간의 뇌는 어떻게 정보를 처리할까?인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런(신경세포)으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 시냅스를 통해 다른 뉴런들과 연결되어 복잡한 신호망을 형성합니다. 이 연결망은 우리가 생각하고, 기억하고, 감정을 느끼는 모든 인지 작용의 핵심입니다. 뉴런 간 연결은 전기신호와 화학물질을 매개로 하며, 정보가 전달되고, 반복 학습을 통해 강화되거나 약화되는 ‘가소성(plasticity)’이라는 특성을 가집니다. 이 덕분에 인간은 새로운 정보를 빠르게 학습하고, 경험에 따라 행동을 유연하게 바꿀 수 있죠.2. 딥러닝은 어떻게 영감을 얻었나?딥러닝(Deep Learning)은 바로 이 인간 뇌의 작동 원리에서 영감을 받아 개발된 인공지능 기술입니..

🧠 인공지능의 ‘망각’ 기능, 왜 필요한가?1. 인공지능이 왜 ‘망각’을 해야 하지?우리는 흔히 인공지능(AI)이 많은 데이터를 기억하고 활용할수록 더 똑똑해질 거라고 생각합니다. 하지만 역설적으로, AI에게도 ‘망각(Forget)’이 꼭 필요한 기능이라는 연구 결과들이 속속 등장하고 있습니다. 인간은 불필요한 정보를 자연스럽게 잊음으로써 중요한 정보를 빠르게 처리할 수 있습니다. 마찬가지로, 인공지능도 모든 데이터를 무작정 저장하고 사용하면 연산 효율이 떨어지고, 오히려 오류 확률이 높아지는 문제가 발생하죠. 그래서 최근 AI 기술에서는 ‘망각’이라는 개념이 핵심 기능으로 주목받고 있습니다.2. 머신러닝에서의 ‘망각’이란?머신러닝에서의 망각은 단순히 데이터를 삭제하는 것이 아닙니다. 모델이 과거 학습..