그래서 AI가 뭐죠? 인공지능을 가장 잘 이해하는 방법은 인간의 사고를 근사화하는 소프트웨어로 생각하는 것입니다. 동일한 것은 아니며 더 좋거나 나쁘지 않지만, 사람이 생각하는 방식의 대강의 사본이 일을 처리하는 데 유용할 수 있습니다. 다만 실제 지능으로 오해하지 마세요!
AI는 머신 러닝이라고도 불리며, 이 용어들은 대부분 동등하며, 조금 오해를 줄 수 있습니다. 기계가 정말로 학습할 수 있을까요? 그리고 지능을 정의하고 심지어 인공적으로 만들 수 있을까요? 사실, AI 분야는 답변에 대한 것뿐만 아니라 어떻게 생각하는지도 중요하며, 기계가 하는 것만큼.
- AI 작동 방식
- AI가 잘못될 수 있는 이유
- 훈련 데이터의 중요성
- '언어 모델'이 이미지를 만드는 방법
- 세계를 장악할 AGI에 대해
AI 작동 방식 및 왜 시크릿 문어와 비슷한 이유
다양한 AI 모델이 있지만, 일반적으로 예측하는 공통 구조를 공유합니다: 패턴에서 가장 가능성 있는 다음 단계를 예측합니다.
AI 모델은 실제로 아무것도 '알지' 못하지만, 패턴을 탐지하고 계속 유지하는 데 매우 뛰어납니다. 이 개념은 2020년 컴퓨터 언어학자 에밀리 벤더와 알렉산더 콜러에 의해 가장 생생하게 설명되었으며, 이들은 AI를 '초 지능적인 심해 문어'로 비유했습니다.
의문이 생긴다면, 아무도 영어에 대한 개념이 없어도 완벽하게 길을 찾는다는 것을 잘 알아낼 수 있으므로 검증 된것을 "좀 자세히 살펴보 Thereind불과 몇 번? 대화의 참으로 있다는 대답의 기신을 핑곡습니다!
AI 시스템은 대부분 '위대해!'합니다
이들은 ChatMPT 같은 앱을 제공하고 있으며, 이들은 문어와 같습니다: 언어를 이해하는 것보다는 수십억 개의 기사, 책 및 회화에 담긴 패턴을 수학적으로 인코딩하여 찾은 형태로 언어 지도를 만드는 방법으로 해당 패턴이 다음에 연결되는 계속적인 작업 늘인 것입니다.
당신이 프롬프트, 즉 질문을 AI에 제공하면, 가장 유사한 패턴을 찾은 후 그에 가장 가까운 다음 단어를 추측하거나 - 또는 생성하거 나해서 그리고 다음에서와 그렇게 으레 알아다던 비하며 무한한혇핑에 대해 좀 더 이야기하게 기 좋!
AI가 할 수있고 할 수없는 것
우리는 아직 AI가 할 수도 있고 할 수 없는 것을 배우고 있습니다 - 비록 개념은 오래 됐지만, 이 기술의 대규모 구현은 매우 새로웠습니다.
LLM은 특히 빠르고 저가인 쓰기 작업에 좋습니다. 예를 들어, 원하는 내용을 가진 블로그 게시물의 초안 또는 '로렘 입숨'로 채울 부분.
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