AI시대의 소프트웨어 아키텍처

과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)은 머신러닝 모델의 성능을 평가할 때 중요한 개념입니다. 이 두 현상은 모델이 학습 데이터에 대한 일반화 능력에 영향을 미치며, 각각의 발생 기준과 해결 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 여기서 말하는 "일반화 능력"은 모델이 학습 데이터에만 국한되지 않고, 새로운 데이터에도 적절하게 반응할 수 있는 능력을 의미합니다. 즉, 학습 데이터로 훈련된 모델이 처음 보는 상황이나 데이터에 대해서도 정확한 예측을 할 수 있는 능력입니다. 일반화 능력에 영향을 미치는 두 가지 대표적인 현상이 “과적합(overfitting)”과 “과소적합(underfitting)”입니다.   1. 과적합 (Overfitting)과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞..

개요•LaMDA는 Google에서 개발한 대화형 AI 언어 모델로, 다양한 주제에 대해 자연스러운 대화를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. •Google I/O 2021에서 처음 소개된 이 모델은 특정 사용자 입력에 대해 관련성 높고 풍부한 대화를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. •LaMDA는 기존의 언어 모델과 달리, 더 넓은 범위의 대화 흐름을 이해하고 유지할 수 있도록 최적화되었습니다. 특징·대화 중심 설계 : LaMDA는 전통적인 언어 모델과 달리 대화에서 발생할 수 있는 다양한 맥락과 주제를 이해하고, 이에 맞게 반응하도록 훈련되었음. 이를 통해 사용자는 LaMDA와 다양한 주제에 대해 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있습니다. ·개방형 대화1) 지원: LaMDA는 개방형 대화(Open-d..

랭체인(LangChain)은 다양한 AI 모델을 연결하고, 자연어 처리 기능을 향상시키기 위해 사용되는 오픈소스 프레임워크입니다. 주로 대화형 AI 애플리케이션, 정보 검색 시스템, 자동화된 도우미 등의 서비스를 개발하는 데 사용됩니다. 랭체인의 주요 기능은 여러 언어 모델을 결합하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. I.     LangChain 활용 AI서비스 주요 분야  1. 지능형 챗봇랭체인을 사용하여 개발된 챗봇은 단순한 질의응답을 넘어, 다양한 소스의 데이터를 활용한 고급 대화 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 기업에서는 고객 서비스용으로 랭체인 기반 챗봇을 사용하여 고객이 원하는 정보를 보다 신속하고 정확하게 제공하고 있습니다. 이 챗봇은 다중 언어 모델을 사용해 고..