✅ 1. Embeddings란 무엇일까? 텍스트, 이미지, 비디오 등 사람이 사용하는 데이터를 AI가 계산할 수 있도록 수많은 숫자들의 배열(Vector)로 변환한 표현 방식 컴퓨터는 '사과'나 '바나나'라는 단어의 진짜 의미를 모름. 단지 문자로
✅ 1. Fine Tuning이란 무엇일까? 이미 학습된 기존 AI 모델의 내부 가중치(두뇌의 신경망 연결 상태)를 직접 조작하여, 우리가 원하는 특정 데이터나 목적에 딱 맞게 개조하는 전통적인 머신러닝 기법 사내의 전문 지식이나 특유의 말투를 집중적
✅ 1. AI Model Providers란 무엇일까? 앞서 배운 거대하고 똑똑한 '사전 훈련(Pre-trained) 모델'을 일반 개발자나 기업이 가져다 쓸 수 있도록 인프라와 접근 통로를 제공해 주는 기업 또는 플랫폼 ✅ 2. API 기반 클라우드
✅ 1. Prompt란 무엇일까? AI 모델이 사용자가 원하는 특정한 출력(결과물)을 생성하도록 유도하는 모든 입력값 작업 지시서라고 생각하면 됨. ✅ 2. Prompt의 구조와 역할 AI와 대화할 때 우리는 단순히 하나의 텍스트만 보내는 것 같지만,
✅ 1. Tokens란 무엇일까? AI 모델이 사람의 언어(입력)를 읽고, 답변(출력)을 만들어낼 때 사용하는 가장 작은 데이터 처리 단위 사람은 글을 읽을 때 '단어'나 '문장' 단위로 의미를 이해하지만, AI는 텍스트를 일정한 길이의 조각(토큰)으
✅ 1. AI Models란 무엇일까? AI Models의 개념은 ‘정보를 처리하고 새로운 결과물을 생성하도록 설계된 거대한 수학적 알고리즘’ 임 쉽게 말해 '인간의 뇌(인지 기능)를 모방한 디지털 두뇌' 사람이 눈으로 보고(입력), 머릿속으로 생각한
✅ 1. RAG란 무엇일까? AI 모델이 한 번도 배운 적 없는 최신 정보나 사내 데이터를, 질문(프롬프트) 속에 함께 끼워 넣어서(통합하여) 정확한 답변을 만들어내는 기술 ✅ 2. RAG의 핵심 원리 RAG가 동작하는 가장 핵심적인 메커니즘이 바로
