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
Kahneman-Tversky 최적화
KTO(Kahneman-Tversky Optimization)는 쌍 비교 대신 간단한 엄지손가락 위로 또는 아래로 엄지손가락 레이블을 통해 학습하는 정렬 방법입니다.
언어 AI거부 샘플링 미세 조정
RFT(Rejection Sampling Fine-Tuning)는 많은 후보 답변을 생성하고 가장 높은 점수를 받은 답변만 유지하며 해당 우승자에 대해 모델을 재교육합니다.
언어 AI프로세스 보상 모델
프로세스 보상 모델(PRM)은 최종 답변이 아닌 AI 추론의 각 개별 단계에 점수를 매깁니다.
언어 AI에이전트 혼합물 집계
MoA(Mixture-of-Agents)는 여러 언어 모델이 답변 초안을 작성한 다음 수집자 모델이 최고의 아이디어를 하나의 개선된 아이디어로 융합하는 기술입니다.
언어 AI전송을 위한 어댑터 계층
어댑터 레이어는 고정된 사전 학습 모델에 삽입된 학습 가능한 작은 모듈로, 몇 퍼센트만 업데이트하여 새로운 작업에 적응할 수 있습니다.
언어 AI다중 헤드 잠재 주의
MLA(Multi-Head Latent Attention)는 DeepSeek-V2에 도입된 주의 메커니즘으로, 메모리가 부족한 키-값 캐시를 작은 공유 캐시로 압축합니다.
언어 AI메두사 디코딩 헤드
Medusa는 여러 개의 추가 예측 '헤드'를 언어 모델에 추가하여 한 번에 여러 개의 미래 토큰을 추측할 수 있는 추측 디코딩 방법입니다.
언어 AI깊이의 혼합
MoD(Mixture of Depths)를 사용하면 변환기가 서로 다른 토큰에 서로 다른 양의 컴퓨팅을 사용하여 각 계층을 통해 '중요한' 토큰만 라우팅할 수 있습니다.
언어 AIMamba 및 선택적 상태 공간
Mamba는 텍스트를 선형 시간으로 처리하는 상태 공간 모델(SSM)을 기반으로 구축된 시퀀스 모델로, Transformer의 2차 방정식에 대한 빠른 대안을 제공합니다.
언어 AIRWKV 선형 주의
RWKV는 Transformer처럼 훈련하지만 순환 네트워크처럼 추론을 실행하여 선형 시간, 상수 메모리 생성을 제공하는 아키텍처입니다.
언어 AI희박한 주의 패턴
주의가 희박하면 각 토큰이 전체 토큰이 아닌 신중하게 선택된 다른 토큰의 하위 집합에만 참석하게 되므로 Transformer가 더 저렴해집니다.
언어 AIQLoRA 및 4비트 미세 조정
QLoRA는 고정 모델을 가중치당 4비트에 저장하여 단일 소비자 GPU에서 대규모 언어 모델을 미세 조정할 수 있는 기술입니다.
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