AI 엔지니어링 방법과 Foundation 모델 활용 정리 및 실전 가이드
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- Deep dive에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 AI 엔지니어링을 알아볼게요.
- 특히 Foundation 모델로 애플리케이션을 만드는 방법을 다룹니다.
- Chip Hen의 2025년 저서 AI Engineering이 가이드입니다.
- 이 책은 Foundation 모델 활용법을 쉽게 설명해줍니다.
- AI를 실무에 적용하는 방법을 배우고 싶은 사람에게 필수입니다.
- 이 분야는 매우 빠르게 변화하고 있어요.
- 몇 년 전엔 1000억 매개변수 모델이 거대했어요.
- 지금은 표준이 되어 점점 더 커지고 있습니다.
- 책은 모델이 예상치 못한 방식으로 쓰인다는 통찰도 줍니다.
- 예전엔 스팸 필터링에 AI를 썼지만 지금은 더 다양하게 활용됩니다.
- AI 엔지니어링과 머신러닝의 차이도 설명합니다.
- 머신러닝은 특정 작업에 집중하지만, AI 엔지니어링은 전체 애플리케이션을 만듭니다.
- 예를 들어 Face ID는 AI 엔지니어링의 결과입니다.
- 전체 생태계를 AI 중심으로 구축하는 거죠.
- 책은 3층 케이크 비유로 계층 구조를 설명합니다.
- 첫 번째는 애플리케이션 개발, 사용자 경험 설계입니다.
- 두 번째는 모델 개발, 알고리즘 선택과 학습입니다.
- 세 번째는 인프라 계층으로 하드웨어와 데이터 저장입니다.
- 이 계층별 역할과 팀 구조도 설명됩니다.
- 기초 모델은 방대한 데이터로 훈련됩니다.
- 데이터 선택이 성능에 매우 중요해요.
- 예를 들어 언어 번역은 데이터에 따라 달라집니다.
- 더 크고 복잡한 모델은 더 많은 데이터가 필요합니다.
- 인터넷 데이터가 부족할 때 AI 생성 데이터를 쓰기도 해요.
- 하지만 AI 생성 데이터는 피드백 루프 문제도 있죠.
- AI 지원 코딩, 이미지, 글쓰기, 교육 등 다양한 애플리케이션이 있습니다.
- AI는 마케팅, 영상 제작, 콘텐츠 창작에 활용됩니다.
- 개인화된 교육과 대화형 봇도 가능해졌어요.
- AI 여행사처럼 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.
- AI 기술이 우리 삶을 크게 바꾸고 있어요.
- 기본부터 고급 개념까지 계속 발전하고 있습니다.
- 미세 조정은 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 기술입니다.
- 도구와 데이터가 중요하며, 리소스도 많이 필요해요.
- 언제 미세 조정이 적합한지 판단하는 게 중요합니다.
- 산업별 맞춤형, 구체적 작업에 효과적입니다.
- 브랜드 맞춤 챗봇도 미세 조정으로 만들 수 있어요.
- 한 도메인에 집중하면 다른 능력이 떨어질 수 있어요.
- 이를 방지하는 전략도 책에 나옵니다.
- 모델은 기존 지식을 잊지 않고 새 기술도 배울 수 있어요.
- 성공하려면 고품질 데이터가 필수입니다.
- 데이터 세트 엔지니어링은 데이터의 품질과 다양성을 확보하는 작업입니다.
- 좋은 데이터는 정확성과 일관성을 갖춰야 합니다.
- 완전성과 데이터 분포도 중요합니다.
- 데이터는 실제 환경을 반영해야 합니다.
- 공개 데이터 세트와 증강, 합성 데이터 활용이 전략입니다.
- 데이터 정리(처리)는 매우 중요한 단계입니다.
- 모델 배포와 운영도 신경 써야 해요.
- 추론 최적화는 빠른 응답과 비용 절감에 필요합니다.
- 배칭, 캐싱, 양자화, 병렬 처리 기술이 사용됩니다.
- 모델 병렬 처리와 데이터 병렬 처리도 중요한 기술입니다.
- 최적화는 성능과 비용 간 균형을 맞추는 과정입니다.
- 인간의 역할도 매우 중요합니다.
- 사용자 피드백은 AI 개선에 핵심입니다.
- 피드백 수집과 분석, 반영이 계속되어야 합니다.
- 자연어 처리와 감정 분석으로 피드백을 이해합니다.
- 대화형 AI는 자연스러운 피드백과 개선 기회를 제공합니다.
- 사용자와의 지속적 대화로 AI는 발전합니다.
- AI 파이프라인은 여러 구성요소의 데이터와 계산 흐름을 관리합니다.
- 피드백 분석과 시스템 오케스트레이션이 핵심입니다.
- 자연어 처리로 피드백을 이해하고, 탐정처럼 패턴을 찾습니다.
- 대화 피드백은 특히 자연스럽고 미묘한 이해가 필요합니다.
- AI 시스템은 사용자와 관계를 형성하며 발전합니다.
- AI 엔지니어와 데이터 과학자는 이 과정을 이끕니다.
- 전체 프로세스는 사용자 경험과 피드백이 중심입니다.
- AI 시스템의 복잡성은 높지만, 조화롭게 설계해야 합니다.
- 시스템 구성요소는 데이터, 알고리즘, 모니터링, 오케스트레이션입니다.
- 자연어 처리와 감정 분석으로 피드백을 이해합니다.
- 지속적 학습과 개선이 핵심입니다.
- 대화형 피드백은 특히 중요한 역할을 합니다.
- 로깅과 모니터링으로 AI의 결정을 파악합니다.
- 피드백 분석 후 개선 조치를 취하는 게 마지막 단계입니다.
- AI와 사용자 간 대화는 계속 진화하며 반복됩니다.
- 사용자 경험을 고려하는 게 매우 중요합니다.
- 대화형 피드백은 자연스러운 상호작용의 핵심입니다.
- AI 파이프라인은 전체 시스템의 원활한 작동을 책임집니다.
- 각 구성요소는 역할에 맞게 조율되어야 합니다.
- AI 엔지니어와 데이터 과학자는 이 복잡한 퍼즐을 맞춥니다.
- 사용자 피드백은 AI 발전의 핵심 동력입니다.
- 이 책은 AI 엔지니어링의 기본부터 고급 전략까지 폭넓게 다룹니다.
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