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강화 학습과 인간 피드백(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)은 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련시키는 중요한 방법론입니다. 이 기술은 AI 시스템이 인간의 가치와 선호도에 더 잘 부합하도록 만드는 데 중요한 역할을 합니다. RLHF란 무엇인가?RLHF는 AI 모델이 인간의 피드백을 바탕으로 자신의 출력을 개선하는 학습 프로세스입니다. 기본적으로 AI 시스템이 생성한 여러 응답 중에서 인간 평가자가 더 나은 응답을 선택하고, 이 선호도 데이터를 활용해 모델을 미세 조정하는 방식입니다. RLHF의 작동 원리RLHF는 일반적으로 다음 세 단계로 구성됩니다:기본 모델 훈련: 먼저 대규모 텍스트 데이터로 언어 모델을 사전 훈련합니다.보상 모델 ..

최근 AI 업계 리더들이 주목하는 AI 에이전트(AI Agent)는 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무를 자동화하는 지능형 시스템입니다. 기업의 목표 달성을 위해 데이터 분석, 의사결정, 작업 실행을 수행하는 이 기술은 이미 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있습니다.  AI 에이전트의 핵심 개념AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 목표를 달성하는 자율적 소프트웨어로 다음과 같은 특징을 가집니다.자율성 : 인간 개입 없이 독립적으로 의사결정목표 지향성 : 주어진 임무를 효율적으로 수행하기 위해 계획 수립학습 능력 : 경험을 통해 성능을 지속적으로 개선환경 인식 : 센서, 데이터베이스, 사용자 입력 등을 통해 주변 정보 수집기존 AI 시스템과의 차이점은 실제 업무 실행 능력에 있습니다. 예를 들어, 챗봇이 정보 제..

MCP란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결하는 개방형 표준 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 외부에서 필요한 맥락(Context)이나 정보를 실시간으로 가져와 작업을 수행할 수 있습니다. 기존에는 AI 모델이 고립된 데이터에만 의존했지만, MCP는 이를 극복하여 확장성과 상호운용성을 제공합니다. MCP는 흔히 AI 분야의 USB-C 포트로 비유되며, 다양한 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결해주는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 새로운 데이터 소스와의 통합에 드는 시간을 줄이고, 보다 유연한 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. MCP의 주요 구성 요소MCP는 클라이언트-서버 구조를 기반으로 하며, 다음과 같은 핵..

트랜스포머란트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 연구팀이 "Attention is All You Need" 논문에서 처음 소개한 신경망 아키텍처입니다. 이전의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리, 트랜스포머는 완전히 새로운 접근 방식을 취했습니다. 이 모델의 가장 중요한 혁신은 '셀프 어텐션(Self-Attention)' 메커니즘으로 이를 통해 문장 내 모든 단어들 간의 관계를 효과적으로 모델링할 수 있게 되었습니다. 트랜스포머의 핵심 구성 요소1. 셀프 어텐션 메커니즘셀프 어텐션은 트랜스포머의 핵심 요소로 시퀀스 내 각 위치가 다른 모든 위치와 어떻게 관련되는지 계산합니다. 예를 들어 "그는 사과를 먹었다. 그것은 맛있었다."라는 문장에서, '그것'이 '사과'를 가리킨..