AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
1019 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
여기서 시작하세요
각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
프라이버시를 보호하고, 결과물을 확인하며, 인간의 책임을 지키면서 AI를 생산적으로 활용하세요.
직장 내 사용 사례를 평가하고, 안전한 시범 사업을 운영하며, 가치를 측정하고, 변화를 책임감 있게 전달하세요.
권리, 형평성, 거버넌스, 안전, 공익 결과를 통해 AI 시스템을 분석합니다.
실용적인 시스템 설계를 통해 언어 모델, 검색, 에이전트, 평가, 비용 및 배포 안전장치를 이해하세요.
주제 트랙
관심 있는 영역으로 뛰어들어 보세요. 모든 트랙에는 여러 개의 일반 영어 가이드가 있습니다.
전체 라이브러리
1019 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
AI 해석 가능성의 중첩 및 다의미성에 대해 알아보세요. 모델이 기능을 공유 방향으로 묶는 이유, 뉴런이 다의미가 되는 이유…
기술로짓 렌즈와 튜닝 렌즈는 모델이 '생각'하는 것이 무엇인지 알아보기 위해 변환기의 숨겨진 상태를 레이어별로 엿보는 해석 기술입니다.
언어 AIWord2Vec은 Google의 2013년 기술로 이웃의 단어를 예측하여 조밀한 단어 벡터를 학습하고 언어를 기하학으로 전환합니다.
언어 AIGloVe(Global Images for Word Representation)는 2014년 Stanford 임베딩 방법으로 전역 동시 발생 횟수에서 직접 단어 벡터를 학습합니다.
언어 AIFastText는 각 단어를 문자 n-그램의 가방으로 표현하는 2016년 Facebook AI 방법이므로, 그동안 본 적이 없는 단어에 대해서도 벡터를 구축할 수 있습니다.
기술DeepSpeed(Microsoft) 및 Megatron-LM(NVIDIA)은 수천 개의 GPU에 걸쳐 수십억 개의 매개변수로 훈련 모델을 만드는 소프트웨어 스택입니다.
기술BitNet은 Microsoft의 연구 계열로, 대규모 언어 모델이 단 1비트 또는 3개의 값으로 제한된 가중치로 훈련될 수 있음을 보여줍니다.
기술GPTQ와 AWQ는 이미 학습된 언어 모델을 4비트 정밀도로 축소하여 더 저렴하고 작은 하드웨어에서 실행되도록 하는 두 가지 주요 방법입니다.
언어 AIELMo(Embeddings from Language Models)는 각 단어에 문장에 따른 표현을 제공하는 2018년의 획기적인 기술이므로 '강둑'의 '은행'은 다릅니다.
언어 AIMatryoshka Representation Learning(MRL)은 임베딩을 훈련하므로 가장 중요한 정보가 첫 번째 차원에 포함되어 긴 부분을 잘라낼 수 있습니다.
언어 AIColBERT는 각 문서와 쿼리를 하나가 아닌 많은 토큰 수준 벡터로 표현한 다음 모든 쿼리 토큰을 가장 좋은 것과 일치시켜 관련성을 평가합니다.
비주얼 AINull-text inversion은 Stable Diffusion과 같은 텍스트 기반 확산 모델을 사용하여 실제 사진을 편집하면서 모든 내용을 유지하는 기술입니다.
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