메모리허브

오늘은 우리가 알고리즘을 공부할 때 가장 먼저 접하게 되는 주제 중 하나인 정렬 알고리즘에 대해 알아보겠습니다!정렬 알고리즘은 여러 가지 방법이 있지만, 공통적으로 '주어진 데이터를 특정 기준에 따라 순서대로 재배치하는 것'을 목표로 합니다. 예를 들어, 쇼핑몰 상품 목록을 가격 순으로 정렬한다거나, 학생 성적 데이터를 성적순으로 정렬한다면 이 모두 정렬 알고리즘을 활용하는 사례라 할 수 있죠.1. 정렬 알고리즘이란? 🤔정렬 알고리즘은 데이터를 의미 있는 순서대로 재배열하는 알고리즘입니다.예를 들어, 숫자들이 무작위로 섞여 있을 때 오름차순 또는 내림차순으로 정렬합니다.🔹 개념 요약: 데이터를 비교해가며 위치를 바꾸는 과정을 통해 원하는 순서대로 배열🔹 실생활 예시: 시험 점수를 높은 점수부터 낮은..

오늘은 Meta Prompting과 주요 프롬프트 엔지니어링 기법에 대해 이야기해보겠습니다! 최근 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)들이 급격히 발전함에 따라, ‘프롬프트’가 모델과 상호 작용하는 데 있어 핵심 요소가 되고 있습니다. 그중에서도 Meta Prompting은 프롬프트 엔지니어링의 새로운 패러다임으로 주목받고 있는데요. 이 글에서는 Meta Prompting이 무엇이고, 주요 프롬프트 엔지니어링 기법은 어떤 것들이 있는지 살펴보겠습니다.1. Meta Prompting이란? 🤔🔹 개념 요약Meta Prompting은 모델에게 "어떻게 생각하거나 답변해야 하는지"를 알려주는 메타 수준의 프롬프트를 작성하는 기법을 말합니다. 즉, 모델이 답변..

학습이란? 🤔학습은 o1 모델이 경험을 통해 지속적으로 성능을 향상시키는 과정입니다. 검색을 통해 얻은 데이터를 활용하여 더 나은 결정을 내리는 방법을 배우죠!학습의 세 가지 핵심 방법 🌟1. 행동 복제 (Behavior Cloning)행동 복제 구조├── 초기 워밍업 단계│ ├── 전문가 데이터 수집│ │ ├── 고품질 솔루션 확보│ │ └── 최적 행동 패턴 분석│ └── 지도 학습 수행│ ├── 입력-출력 매핑│ └── 패턴 학습└── 장단점 ├── 장점 │ ├── 구현 간단 │ └── 빠른 초기 학습 └── 단점 ├── 제한된 데이터 활용 └── 일반화 한계2. 근위 정책 최적화 (PPO)class..

검색이란? 🤔검색은 o1 모델이 주어진 문제에 대한 최적의 답을 찾아가는 과정입니다. 마치 체스 선수가 다음 수를 고민하면서 여러 가능성을 검토하는 것과 같죠!검색의 두 가지 핵심 단계 🌟1. 훈련 시간 검색 (Training Time Search)훈련 시간 검색 구조├── 트리 검색 기술│ ├── Best-of-N 검색│ │ ├── 다중 후보 생성│ │ └── 최적 답변 선택│ ├── 빔 검색 (Beam Search)│ │ ├── 확률 기반 가지치기│ │ └── 병렬 처리 최적화│ └── MCTS (Monte Carlo Tree Search)│ ├── 선택 → 확장 → 시뮬레이션 → 역전파│ └── 탐색-활용 균형 조정└── 외부 지침 활..

보상 설계란? 🤔보상 설계는 AI 모델이 좋은 행동과 나쁜 행동을 구분하고, 더 나은 결정을 내리도록 유도하는 시스템입니다. 마치 학생이 공부를 잘했을 때 칭찬을 받는 것과 같은 원리죠!보상 설계의 3가지 핵심 방식 🌟1. 과정 보상 모델 (Process Reward)과정 보상 구조├── 중간 단계 평가│ ├── 추론 과정 모니터링│ │ ├── 로직 검증│ │ └── 단계별 정확성 확인│ └── 품질 측정│ ├── 완성도 평가│ └── 효율성 검토└── 피드백 시스템 ├── 실시간 피드백 │ ├── 오류 감지 │ └── 개선점 제시 └── 누적 성과 평가 ├── 학습 진도 추적 └── 성능 지표 관리2. ..

정책 초기화란? 🤔정책 초기화는 AI 모델이 효과적으로 문제를 해결할 수 있도록 기본적인 능력을 갖추는 과정입니다. 마치 아이가 학교에 가기 전 기본적인 지식을 쌓는 것과 같죠!정책 초기화의 3가지 핵심 단계 🚀1. 사전 훈련 (Pre-training)사전 훈련 과정├── 웹 데이터 학습│ ├── 대규모 텍스트 데이터 수집│ └── 자기 지도 학습 수행├── 기본 언어 이해력 개발│ ├── 문맥 파악 능력│ └── 패턴 인식 능력└── 기초 지식 습득 ├── 일반 상식 ├── 도메인 지식 └── 언어 패턴2. 지침 미세 조정 (Instruction Fine-tuning)미세 조정 과정├── 인간 지침 학습│ ├── 명령어 이해│ └── 의도 파악├── 응답 생성 ..

안녕하세요! 오늘은 인공지능의 코딩 능력을 평가하는 SWE-bench와 Claude 3.5 Sonnet의 놀라운 성과에 대해 자세히 알아보겠습니다.SWE-bench란? 🤔SWE-bench는 AI 모델의 실제 소프트웨어 엔지니어링 능력을 평가하는 벤치마크입니다. 마치 실제 개발자처럼 GitHub 이슈를 해결할 수 있는지 테스트하죠!주요 특징:실제 오픈소스 Python 프로젝트의 이슈들을 활용AI가 코드를 이해하고, 수정하고, 테스트하는 전 과정 평가실제 PR(Pull Request)의 단위 테스트로 검증"에이전트" 시스템 전체를 평가 (AI 모델 + 소프트웨어 스캐폴딩)Claude 3.5 Sonnet의 혁신적 성과 📈성능 비교모델 점수Claude 3.5 So..

안녕하세요! 오늘은 딥러닝 프레임워크의 강자, PyTorch에 대해 알아보겠습니다.PyTorch가 뭔가요? 🤔쉽게 설명하자면, PyTorch는 레고 블록 같은 존재입니다:Facebook(현 Meta)이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크Python을 기반으로 한 직관적인 인터페이스 제공동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graphs)를 지원하는 특별한 도구PyTorch의 핵심 개념 💡1. Tensor (텐서)# 텐서 생성 예시import torchx = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])y = torch.zeros(2, 2)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다:마치 NumPy의 배열과 비슷하지만, GPU 연산이 가능자동 미분(Autograd) 기능 내장..

안녕하세요! 오늘은 자연어 처리의 강력한 도구인 BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)에 대해 알아보겠습니다.BART가 뭔가요? 🤔BART는 마치 퍼즐을 맞추는 전문가와 같습니다!Facebook AI가 개발한 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델손상된 텍스트를 원래 형태로 복원하는 것이 주요 목적GPT(디코더)와 BERT(인코더)의 장점을 결합한 하이브리드 모델BART의 구조 🏗️1. 인코더 (Encoder)손상된 텍스트 → 인코더 → 문맥 이해양방향(Bidirectional) 접근으로 전체 문맥 파악BERT와 유사한 구조 사용2. 디코더 (Decoder)문맥 이해 → 디코더 → 원본 텍스트 복원자기회귀(Auto-Regressive) 방식으로 ..

오늘은 AI 기술에 대한 전문 코딩 지식이 없어도, Prompt(프롬프트)를 잘 작성해서 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 효율적으로 활용하는 방법을 알아보겠습니다. AI 모델은 우리가 어떤 식으로 질문하고, 어떤 배경 정보를 제공하느냐에 따라 결과물의 질이 완전히 달라지므로, 비개발자라도 꼭 알아두면 좋은 팁들이 있습니다.1. Prompt란? 🤔LLM에게 무엇을 어떻게 물어볼지 ‘지시’해주는 입력 문장(또는 문장 집합)을 Prompt라고 합니다.🔹 개념 요약Prompt는 'AI에게 줄 질문 또는 상황 설명'이라고 보면 됩니다.🔹 실생활 예시예를 들어, 여행사 직원에게 전화를 걸어서 “제가 내년에 파리로 신혼여행을 가고 싶은데, 3박 5일 추천 코스와 대략적인 비용..