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AWS 개념
[AWS AI Practitioner 4일차] Amazon Bedrock 핵심 기능 및 모델
원문 링크: AWS 공식 문서 - Amazon Bedrock요약Amazon Bedrock: 단일 API를 통해 선도적인 AI 기업(Anthropic, Meta, Mistral AI, Cohere, AI21 Labs, Stability AI)과 Amazon 자체 파운데이션 모델(FM)을 제공하는 완전 관리형 서비스.서버리스(Serverless) 아키텍처: 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 생성형 AI 애플리케이션 구축 및 확장 가능.모델 선택의 유연성: 텍스트(Claude, Llama 등), 이미지(Stable Diffusion), 임베딩(Titan Embeddings) 등 사용 사례와 예산에 맞춰 최적의 모델 선택 가능.데이터 보안 및 프라이버시: 고객의 프롬프트와 응답 데이터는 기본 파운데이션..
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AWS 개념
[AWS AI Practitioner 3일차] 프롬프트 엔지니어링 기초 및 RAG 개념
원문 링크: AWS 공식 문서 - 프롬프트 엔지니어링이란?요약프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): 파운데이션 모델(FM)에서 최적의 결과물을 얻기 위해 입력하는 텍스트(질문, 지시어)를 정교하게 설계하고 최적화하는 작업.제로샷 프롬프팅(Zero-shot Prompting): 프롬프트 내에 어떠한 예시(Example)도 제공하지 않고, 모델이 사전에 학습한 지식에만 의존하여 답변을 생성하도록 지시하는 기법.퓨샷 프롬프팅(Few-shot Prompting): 모델이 기대하는 출력 패턴이나 형식을 파악할 수 있도록, 1개 이상(소수)의 예시(입력-출력 쌍)를 프롬프트에 포함하여 성능을 향상시키는 기법.RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation): 모델을..
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AWS 개념
[AWS AI Practitioner 2일차] 생성형 AI 원리 및 파운데이션 모델(FM) 특징
원문 링크: AWS 공식 문서 - 생성형 AI란?요약생성형 AI(Generative AI): 방대한 양의 원본 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 학습하여 기존에 없던 새로운 콘텐츠를 창출하는 AI 기술.파운데이션 모델(Foundation Model, FM): 특정 단일 작업에 국한되지 않고, 광범위한 데이터 세트로 사전 학습(Pre-trained)된 범용적인 초대형 머신러닝 모델.파운데이션 모델의 핵심 특징:규모(Scale): 수십억 개 이상의 매개변수(Parameter)를 보유하여 복잡한 패턴 인식.적응성(Adaptability): 비교적 적은 양의 추가 데이터로 미세 조정(Fine-tuning)하여 다양한 목적(문서 요약, 코드 생성, 번역 등)에 맞게 최적화 가능.트랜스포머(Transforme..