AI 엔지니어링 핵심 비법과 76분 요약 | 최신 모델과 시스템 구축 방법
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- 오늘은 AI 엔지니어링 책을 간단히 소개했어요.
- 이 분야는 수요 높고 연봉도 높아요.
- 핵심은 Foundation 모델과 시스템 구축이에요.
- 기존 머신러닝과 달리 이미 훈련된 모델 활용이 중요해요.
- Self-supervision으로 데이터 라벨링 문제를 해결했어요.
- 언어, 이미지, 영상 등 멀티모달 모델이 발전했어요.
- Foundation 모델은 트랜스포머 구조를 주로 써요.
- 트랜스포머는 병렬처리와 어텐션으로 빠르고 강력해요.
- 파라미터 수가 많을수록 성능이 좋아지지만 비용도 커져요.
- 모델 크기와 데이터 양의 적절한 균형이 중요해요.
- 훈련 후에는 미세조정(파인튜닝)이 필요할 때가 있어요.
- 슈퍼바이즈드와 강화학습으로 모델을 더 다듬어요.
- 샘플링 기법으로 모델 창의력과 안정성을 조절해요.
- 평가가 중요한데, 정량적·정성적 지표를 모두 써요.
- 모델 선택은 성능, 비용, 데이터, 제어력 등을 고려해요.
- 공개 API와 오픈소스 선택도 중요한 결정이에요.
- 평가 벤치마크와 데이터 품질이 성패를 좌우해요.
- 적절한 데이터와 전처리로 모델 성능을 높여요.
- 추론 최적화는 비용과 속도를 결정하는 핵심이에요.
- 하드웨어는 GPU와 특수 가속기를 주로 써요.
- 모델 압축과 병렬처리로 속도를 높여요.
- 배치와 캐시, 분산처리로 효율을 극대화해요.
- 복잡한 시스템은 모니터링과 오케스트레이션이 필수예요.
- 사용자 피드백은 성능 개선과 경쟁력 확보에 중요해요.
- 최종 목표는 간단하면서도 강력한 시스템 설계예요.
- 이 책은 매우 상세하니 참고 자료로 추천해요.
- 앞으로도 더 많은 기술 콘텐츠를 만들 예정이에요.
- 어떤 책을 다음에 요약하면 좋을지 댓글로 알려주세요.
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