AI기술 해설소

강화학습 주요 알고리즘 구조와 적용 분야별 차이점이 헷갈린 적 있으신가요? 알고리즘마다 작동 방식과 활용처가 달라서, 어떤 알고리즘을 선택해야 할지 혼란스러운 경우가 많거든요. 특히 강화학습은 다양한 구조가 섞여 …

많은 사람이 GPT-4가 단순히 이전 버전보다 크기만 커진 모델이라고 생각하지만, 실제로는 구조와 성능에서 근본적인 차이가 있다. 이런 오해는 GPT-4와 이전 모델들이 모두 'GPT'라는 이름 아…

GPT와 BERT 모델 구조와 학습 방식 차이를 헷갈려한 적 있으신가요? 두 모델 모두 자연어 처리 분야에서 널리 쓰이지만, 실제 내부 구조와 학습 방법이 꽤 다릅니다. 이런 차이를 정확히 알아야 적절한 AI 모델…

AI 모델 경량화는 성능 저하 없이 모델 크기와 연산량을 줄이는 기술이다. 2026년 현재, 지식 증류, 프루닝, 양자화 같은 최신 기법들이 각기 다른 상황에 맞춰 활용된다. 이 글은 AI 모델 경량화 기술 개념과…

강화학습과 머신러닝은 모두 인공지능 학습 방법이지만, 결론부터 말하면 강화학습은 ‘행동과 보상’에 집중하는 반면, 머신러닝은 ‘데이터 패턴 학습’에 초점이 맞춰져 있어요. 강화학습은 주로 의사결정 문제에 적합하고,…

2026년 기준, 자연어처리(NLP) 분야에서 GPT 모델은 1,750억 개 이상의 매개변수를 활용해 텍스트 생성 능력을 크게 향상시키고 있습니다. 이 수치는 기존 언어 모델과 비교해도 10배 이상 큰 규모로, G…

GPT와 트랜스포머 구조가 어떻게 다른지 궁금했던 적 있으신가요? 두 기술 모두 AI 자연어처리 분야에서 핵심 역할을 하지만, 그 작동 원리와 설계 목적에 차이가 꽤 큽니다. 특히 각각의 장단점이 어떤 상황에서 더…