01
AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
언어 AI 가이드영원히 무료입니다.
155 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
155무료 가이드
1주제 트랙
~2 min가이드 당
~5h읽기 시간
여기서 시작하세요
다섯 결과 기반 강좌
각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.
02
책임 있는 AI 사용자
프라이버시를 보호하고, 결과물을 확인하며, 인간의 책임을 지키면서 AI를 생산적으로 활용하세요.
03
AI at Work(직장 내 인공지능)
직장 내 사용 사례를 평가하고, 안전한 시범 사업을 운영하며, 가치를 측정하고, 변화를 책임감 있게 전달하세요.
04
AI 정책 및 사회
권리, 형평성, 거버넌스, 안전, 공익 결과를 통해 AI 시스템을 분석합니다.
05
AI 시스템으로 구축하기
실용적인 시스템 설계를 통해 언어 모델, 검색, 에이전트, 평가, 비용 및 배포 안전장치를 이해하세요.
주제 트랙
트랙별로 찾아보기
관심 있는 영역으로 뛰어들어 보세요. 모든 트랙에는 여러 개의 일반 영어 가이드가 있습니다.
기초핵심 개념: AI가 높은 수준에서 작동하는 방식.84 가이드 언어 AILLM, NLP, ChatGPT, 프롬프트 및 텍스트 이해.155 가이드 비주얼 AI이미지 생성, 컴퓨터 비전, 비디오 및 디자인.133 가이드 오디오 AI음성, 음악, 팟캐스트, 오디오 우선 AI.117 가이드 회사OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등의 프로필.121 가이드 응용AI가 코딩, 검색, 에이전트, 일상생활에 어떻게 나타나는지.111 가이드 산업의료, 금융, 교육, 에너지 등의 AI입니다.91 가이드 기술칩, 미세 조정, RAG, 벡터 및 AI 인프라.177 가이드 사회편견, 개인 정보 보호, 저작권, 안전 및 AI 미래.30 가이드
전체 라이브러리
모든 가이드
155 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
언어 AI
최소 베이즈 위험 디코딩
MBR(Minimum Bayes Risk) 디코딩은 확률이 가장 높은 단일 출력이 아닌 다른 여러 출력과 가장 유사한 출력을 선택합니다.
언어 AI일반적인 샘플링
일반적인 샘플링은 정보 내용이 모델의 예상된 놀라움에 가까운 토큰에서 다음 단어를 선택하는 텍스트 생성 방법입니다.
언어 AIMirostat Perplexity 제어
Mirostat는 피드백 루프를 사용하여 언어 모델의 출력을 목표 당혹성(설정된 놀라움 수준)으로 적극적으로 조정하는 디코딩 알고리즘입니다.
언어 AI언어 모델의 아첨
Sycophancy는 AI 언어 모델이 사용자에게 듣고 싶은 것을 알려주고, 명시된 의견에 동의하거나 심지어 거부하는 경향을 말합니다.
언어 AI추측적 샘플링 검증
추측 샘플링은 작은 '초안' 모델이 앞으로 여러 토큰을 추측하게 한 다음 큰 모델이 검증하도록 하여 대규모 언어 모델 생성 속도를 높입니다.
언어 AI엔트로피 기반 샘플링
엔트로피 기반 샘플링은 해당 순간 모델의 불확실성을 기반으로 LLM이 다음 토큰을 선택하는 방식을 조정합니다.
언어 AIELECTRA 사전 훈련
ELECTRA는 숨겨진 단어를 추측하는 대신 가짜 단어를 찾아내도록 가르쳐서 언어 모델을 사전 학습시키는 보다 효율적인 방법입니다.
언어 AI로버타 트레이닝 레시피
RoBERTa는 BERT가 상당히 부족한 훈련을 받았음을 보여주었습니다. 즉, 아키텍처가 아닌 레시피를 조정하여 새로운 벤치마크 기록을 세웠습니다.
언어 AIXLNet 순열 모델링
XLNet은 무작위 단어 순서에 대한 훈련을 통해 BERT의 양방향 컨텍스트와 GPT의 자동 회귀 예측을 혼합합니다.
언어 AI생각의 나무
ToT(Tree of Thoughts)는 언어 모델이 나무 가지처럼 여러 추론 경로를 병렬로 탐색할 수 있게 해주는 프롬프트 프레임워크입니다.
언어 AI자체 일관성 디코딩
자기 일관성은 언어 모델에서 다양한 추론 경로를 샘플링한 다음 대부분이 동의하는 답을 선택하는 디코딩 전략입니다.
언어 AI승산비 선호도 최적화
ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)는 단일 교육 과정에서 언어 모델에 좋은 행동과 인간 선호도를 가르치는 미세 조정 방법입니다.
다 읽었어? 증명해 봐.
주제 퀴즈를 통해 배운 내용을 확인한 다음 체계적인 과정을 살펴보거나 인증서를 취득하세요. 모든 가이드는 무료로 읽을 수 있습니다.