반업주부의 일상 배움사

> English Summary [ 요약 ] 이재현 기자와 인공지능 반도체 스타트업 리벨리온의 박성현 대표님의 인터뷰 내용입니다. 인공지능 서비스의 인기와 함께 전용 하드웨어인 AI 가속기가 중요해졌으며, CPU, GPU, NPU의 역할과 차이에 대해 설명했습니다. AI 반도체의 역사와 발전에 대해 언급하며, 알고리즘 변화에 따라 AI 반도체도 진화한다는 것을 강조했습니다. 마지막으로, 현재 npu가 gpu에 닮아가고 있는 추세도 언급했습니다. 이에 따라, AI 연구나 테크니컬 영상 편집에는 npu가 적합하며, 게임이나 영상 편집에는 gpu가 필요하다는 내용을 전달하였습니다. 읽는 분들께 전용 하드웨어의 중요성과 npu의 발전 상황을 인식하며, 관련 산업에서 인공지능 기술을 활용하는 데에 적극적으로 참여..

> English Summary > English Full Text [ 요약 ] 로컬 컴퓨터에서 강력한 대규모 언어 모델인 LLaMA와 알파카 모델을 실행하는 방법을 설명합니다. 이 모델들은 충분히 모든 쿼리에 응답할 수 있고, 설치 및 활용 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이 모델들은 ChatGPT에 비해 작은 매개변수 수를 가지지만, 다양한 벤치마크에서 성능이 우수한 것으로 알려져 있습니다. 언어 모델은 단어나 문자의 확률 분포를 예측하는 모델로, ChatGPT도 이와 같은 방식으로 작동합니다. 이 비디오를 보고 로컬 컴퓨터에서 이러한 모델을 실행해 보시기를 권합니다. 페이스북 AI는 쿼리를 기반으로 가장 적절한 텍스트를 생성하기 위해 7가지 모델을 대규모 텍스트 코퍼스에서 훈련했습니다. 모델..

> English Summary > English Full Text [ 요약 ] 인공신경망은 CPU보다 용량이 크고, 인공지능은 우리가 꿈꾸는 것과는 차이가 있습니다. 이에 따라 우리가 생각하는 인공지능이란 개념을 다시 한번 생각해 볼 필요가 있습니다. 인공지능은 바둑 AI나 스타크래프트, 언어 모델 GPT 등 다양한 형태가 있지만, 결국 스스로 학습하고 배우는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 하지만 인공지능을 통해 만들어진 제품들이나 서비스는 반도체, 컨트롤러 등 다양한 기술의 결합체로 이루어져 있습니다. 따라서 이러한 기술들이 결합된 제품이나 서비스를 만들기 위해서는 많은 데이터와 시간, 노력이 필요합니다. 인공지능을 구현하는 과정에서 기술적인 제약이 있고, 기술적인 제약을 극복하기 위해서는 많은 노력과..