dohaii040603 님의 블로그

AI의 파인튜닝 기법과 성능 개선 사례

1. 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념과 필요성 인공지능 기술이 폭발적으로 발전하면서, 대형 언어 모델이나 이미지 인식 모델 등 다양한 범용 AI 모델들이 등장하고 있다. 하지만 이 모델들은 일반적인 데이터를 기반으로 학습되기 때문에, 특정 분야나 작업에 맞는 성능을 내기 위해서는 맞춤형 조정이 필요하다. 이때 사용하는 전략이 바로 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’이다. 파인튜닝은 이미 사전 학습(pretraining)을 마친 모델을 기반으로, 비교적 적은 양의 특정 도메인 데이터를 활용해 재학습시켜 성능을 향상시키는 방식이다. 파인튜닝의 필요성은 AI가 점점 더 실제 서비스에 통합되면서 커지고 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석, 금융 사기 탐지, 법률 문서 요약 등과 같이 특수한 지식이 필요한..

모듈형 AI 아키텍처 설계 전략

1. 모듈형 AI 아키텍처의 개념과 필요성 AI 시스템이 점차 복잡해지고 적용 범위가 넓어지면서, 단일한 엔드 투 엔드 방식의 모델 설계는 여러 한계에 봉착하게 되었습니다. 대규모의 데이터를 처리하고, 다양한 기능을 수행하며, 상황에 따라 유연하게 작동해야 하는 AI 시스템은 더 이상 단일 블록으로는 대응하기 어려운 구조적 복잡성을 내포하고 있습니다. 이에 따라 떠오른 것이 바로 ‘모듈형 AI 아키텍처(Modular AI Architecture)’입니다. 이 구조는 각기 다른 기능이나 역할을 담당하는 여러 개의 독립적 모듈로 AI 시스템을 구성함으로써, 확장성과 유지 보수성, 재사용성을 극대화할 수 있는 접근 방식입니다. 모듈형 아키텍처는 AI의 다양한 기능 예컨대 자연어 처리(NLP), 시각 인식(CV..

AI 모델의 추론 안정성 평가 방법

1. 추론 안정성이란 무엇인가: 개념 정립과 기술적 중요성 AI 모델의 **추론 안정성(Inference Stability)**은 단순히 정확도를 넘어서 모델이 일관된 방식으로 판단을 내리는 능력을 의미한다. 일반적으로 머신러닝이나 딥러닝 기반 모델이 주어진 입력에 대해 예측값을 산출할 때, 동일하거나 유사한 입력에 대해 동일한 출력을 유지할 수 있어야 실세계 적용이 가능하다. 특히 자율주행, 의료 진단, 금융 사기 탐지와 같은 고위험 분야에서는 AI의 단일 추론이 수많은 생명이나 막대한 자산에 직결될 수 있으므로, 단일 입력에 대한 신뢰성 있는 결과 유지 능력은 선택이 아닌 필수다. 추론 안정성은 크게 두 가지 차원에서 평가할 수 있다. 첫 번째는 입력의 미세한 변화에 따른 결과 변화 여부다. 예를 들..