<지식 사전> 폐쇄형 VS 개방형 LLM 비교 - 기업 도입 시 어떤 점을 고려해야 할까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.   이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다. 1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄..

<인사이트> 제조업의 AI/클라우드 혁신 - AI와 클라우드가 만드는 스마트 팩토리의 미래

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 제조업이 AI/클라우드 기술을 만나 급속도로 진화하고 있습니다. 자동차 산업을 선두로 제약, 에너지, 중공업 등 전통적인 제조업 전반에 기술이 빠르게 확산되면서 제품 설계부터 생산, 품질 관리, 공급망 최적화에 이르기까지 전 영역에서 혁신이 일어나고 있습니다. 오늘은 AI 그리고 클라우드가 어떻게 제조업을 혁신하고 있는지, 이를 통해 만들어지고 있는 스마트 팩토리의 현주소와 미래에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 1. 제조업의 AI 도입과 시장 전망제조 분야의 AI 시장은 놀라운 성장세를 보이고 있습니다. Market and Markets의 분석에 따르면, 2023년 31.9억 달러 규모에서 2028년 208.7억 달러 규모로 연평균 성장률(CAGR) 45.6%의 폭발적인 ..

<인사이트> AI가 혁신하는 헬스케어의 현재와 미래 - 시장 동향과 기술 혁신

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. AI 기술의 급속한 발전이 의료 산업에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 코로나19를 겪으며 디지털 헬스케어의 중요성이 더욱 부각되었고 이는 AI 헬스케어 시장의 성장을 가속화하는 계기가 되었습니다. AI 기술은 이제 단순한 의료 보조 도구를 넘어 의료 서비스의 패러다임을 완전히 새롭게 정의하고 있습니다. 오늘은 AI 헬스케어가 가져오는 혁신적 변화와 시장의 동향에 대해 살펴보고자 합니다. 1. 헬스케어 혁신을 선도하는 AIAI 헬스케어는 기존의 의료 서비스에 인공지능 기술을 접목하여 방대한 의료 데이터를 체계적으로 구축하고 분석하며 해석하는 것에서 시작합니다. 이는 단순한 기술 도입이 아닌, 의료 서비스의 근본적인 혁신을 의미합니다. 환자의 전자의무기록(EMR)..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ④ - 생성형 AI의 시대 (2020~현재)

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 2022년 11월, ChatGPT의 등장은 AI 역사의 새로운 장을 열었습니다. 기존의 AI가 주어진 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등을 창작할 수 있게 되었습니다. 이는 AI가 더 이상 단순한 도구가 아닌, 창의적인 협력자로 발전할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. 1. 거대 언어 모델의 등장과 진화2020년 OpenAI가 발표한 GPT-3를 시작으로 거대 언어 모델은 급속도로 발전했습니다. GPT-3의 1750억 개 매개변수는 당시로서는 혁신적이었지만 이제는 훨씬 더 큰 규모의 모델들이 등장하고 있습니다. 1) 학습 방식의 혁신거대 언어 모델의 학습은 세 단계로 이루어집니다. 먼저 인터넷의 방대한 텍스트로 기본적인 언어 ..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ② - 기계학습의 시대 (1990~2010)

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. "규칙으로는 충분하지 않다." 1990년대 초반, AI 연구자들은 이런 결론에 도달했습니다. 인간의 지식을 일일이 규칙으로 표현하는 것은 너무나 비효율적이었고, 때로는 불가능했습니다. 그들은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 스스로 배울 수 있게 만들어야 한다고 생각했습니다. 지난 편에서 규칙 기반 AI의 전성기와 한계를 살펴보았다면, 이번에는 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하는 방법을 터득해 나간 1990년부터 2010년까지의 이야기를 들려드리겠습니다. 1. 패러다임의 전환: 규칙에서 데이터로전문가 시스템의 한계를 경험한 AI 연구자들은 완전히 다른 접근법을 모색하기 시작했습니다. 명시적 규칙을 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 찾아내도록 하는 것입니다..

<지식 사전> 인공지능(AI)의 발전 역사 ① - 규칙 기반 AI의 시대 (1950~1990)

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. "컴퓨터에게 생각하는 법을 가르칠 수 있을까?" 1950년대, 한 무리의 과학자들이 이 도전적인 질문을 던졌습니다. 당시로서는 SF 영화에나 나올 법한 이 상상은 70여 년이 지난 지금 ChatGPT라는 이름으로 우리의 일상이 된 것처럼 보이기도 합니다. 인공지능은 어떻게 이토록 발전할 수 있었을까요? 이 질문에 답하기 위해 오늘부터 4회에 걸쳐 AI 발전의 역사를 되짚어보고자 합니다. 첫 회에서는 인류가 최초로 '생각하는 기계'를 만들고자 했던 1950년대부터 1990년대 초반까지 규칙 기반 AI(Rule Based AI)의 시대를 살펴보겠습니다. 1. 인공지능의 태동1950년, 앨런 튜링이 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문을 던지며 AI 연구의 시대가 열렸습니다..