지식 증류(Knowledge Distillation)란? 큰 AI 모델의 지식을 작은 모델로 옮기는 방법
지식 증류는 큰 교사 모델의 출력 방식과 판단 패턴을 작은 학생 모델이 배우도록 훈련하는 AI 모델 경량화 방법입니다. 양자화, 파인튜닝, 모델 압축과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
지식 증류는 큰 교사 모델의 출력 방식과 판단 패턴을 작은 학생 모델이 배우도록 훈련하는 AI 모델 경량화 방법입니다. 양자화, 파인튜닝, 모델 압축과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
제로샷 프롬프팅은 예시를 보여 주지 않고 지시만으로 AI에게 작업을 맡기는 방식입니다. 퓨샷, 원샷, 파인튜닝과의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
과적합은 AI 모델이 학습 데이터에는 잘 맞지만 새로운 데이터에는 약해지는 문제입니다. 일반화, 과소적합, 정규화와의 차이까지 초보자 기준으로 정리했습니다.
분류는 AI가 입력을 미리 정한 카테고리나 라벨 중 하나로 나누는 작업입니다. 고객 문의 분류, 감성 분석, 콘텐츠 안전 점검에서 어떻게 쓰이는지 쉽게 정리했습니다.
프롬프트 캐싱은 반복되는 긴 입력을 AI 서비스가 재사용해 비용과 응답 시간을 줄이는 최적화 방식입니다. 컨텍스트 윈도우, 메모리, RAG와의 차이까지 쉽게 정리했습니다.
벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터를 저장하고 질문과 의미가 가까운 자료를 빠르게 찾아주는 데이터베이스입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.
API 엔드포인트는 앱이나 자동화가 특정 AI 기능을 실행하기 위해 요청을 보내는 정해진 URL 또는 요청 주소입니다. AI API를 연결할 때 꼭 알아야 할 기본 개념을 쉽게 정리했습니다.
TTS는 글자나 문장을 사람이 들을 수 있는 합성 음성으로 바꾸는 AI 음성 기술입니다. STT, 음성 합성, 보이스 클로닝과의 차이와 실전 주의점을 쉽게 정리했습니다.
최소 권한 원칙은 AI 자동화와 에이전트가 필요한 권한만 갖도록 제한하는 보안 원칙입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 예시와 주의점을 정리했습니다.
OCR은 이미지나 스캔 문서 속 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 텍스트로 바꾸는 기술입니다. AI 문서 자동화에서 왜 중요한지 쉽게 정리했습니다.