AI 개발자가 전하는 초보 머신러닝(ML) 학생들을 위한 솔직한 조언들어가며안녕하세요! 저는 AI 개발자로서 다양한 프로젝트를 수행해왔습니다. 그 과정에서 머신러닝을 배우는 방법과 ML 엔지니어 또는 데이터 사이언티스트가 되는 길에 대한 수많은 질문을 받았습니다.온라인에는 수많은 조언이 존재하지만, 깊이 고민되지 않은 내용도 많습니다. 그래서 이번 글에서는 실제로 머신러닝을 배우는 데 도움이 되는 솔직한 조언을 공유하려 합니다.어디서부터 시작해야 할까?이 부분은 정말 강조하고 싶은 내용입니다. 요즘 많은 사람이 기본기를 건너뛰고 생성 AI부터 배우려고 합니다. ChatGPT, Midjourney, DALL·E 같은 생성 AI 도구는 매력적이지만, 진짜 ML 엔지니어나 연구원이 되고 싶다면 기본부터 배워야..

KAG: 차세대 전문 지식 AI 프레임워크대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 자연어 처리(NLP) 분야는 비약적인 발전을 이루었습니다. 특히, **검색 증강 생성(RAG)**은 LLM에 외부 지식을 접목하는 강력한 프레임워크로 자리 잡았습니다. 그러나 법률, 의료, 금융 등 높은 정밀성과 논리적 일관성이 요구되는 분야에서는 한계를 보이기도 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 **지식 증강 생성(KAG)**이라는 혁신적인 프레임워크가 등장했습니다. KAG는 검색 메커니즘과 지식 그래프(KG)의 구조화된 논리를 결합하여, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지식 기반 시스템을 제공합니다. 이번 글에서는 KAG의 특징과 RAG를 뛰어넘는 이유, 그리고 실질적인 활용 사례를 살펴보겠습니다.RAG의 한계RAG는 텍..

대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 흥미로운 현상인 **환각(hallucinations)**에 대해 이야기해보겠습니다. LLM 환각은 모델이 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상으로, 이는 인간처럼 사실을 "아는" 것이 아니라 학습 데이터의 패턴을 기반으로 단어를 예측하기 때문에 발생합니다. 이 글은 테슬라의 전 AI 수석 디렉터였던 Andrej Karpathy의 YouTube 영상 *"Deep Dive into LLMs like ChatGPT"*에서 영감을 받아, LLM 환각이 학습 파이프라인에서 어떻게 나타나는지, 그리고 이를 완화하기 위한 전략을 살펴봅니다.LLM 환각이란 무엇인가?LLM 환각은 모델이 잘못된 정보나 완전히 허구의 내용을 마치 사실처럼 생성하는..