적대적 단서는 LLM에 관련된 위험과 보안 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 단서 엔지니어링에서 중요한 주제입니다.

탈옥은 ChatGPT와 같은 AI 모델의 윤리적 보호 장치를 깨는 방법으로 정의할 수 있습니다. 특정 텍스트 프롬프트를 사용하여 콘텐츠 검토 지침을 쉽게 우회함으로써 인공 지능 프로그램이 어떠한 제한도 받지 않도록 합니다.

즉각적인 주입은 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하고 민감한 정보를 유출시킬 수 있는 새로운 유형의 공격입니다.

LangChain은 모델에서 생성된 정보의 사용자 정의, 정확성, 관련성을 개선하기 위한 도구와 추상화를 제공합니다.

신속한 엔지니어링은 원하는 결과를 생성하기 위해 생성적 인공지능(AIGC) 솔루션을 안내하는 프로세스입니다. 프롬프트는 AI가 수행해야 하는 작업을 설명하는 자연어 텍스트입니다.

마르코프 의사결정 과정은 마르코프 체인을 확장한 것으로, 행동(선택 허용)과 보상(동기 부여)이 추가되었습니다.

마르코프 체인은 특정 확률 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로 전이되는 수학적 시스템입니다.

객체 감지 분야에서 앵커 박스는 객체의 위치와 크기를 정의하는 보조 도구입니다.

통계와 머신 러닝에서 편향-분산 상충관계는 모델의 복잡성, 예측 정확도, 모델을 학습하는 데 사용되지 않은 이전에 본 적 없는 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 간의 관계를 설명합니다.

특징 선택은 모델 구축에 사용하기 위해 가장 일관되고 중복되지 않으며 관련성이 높은 특징 하위 집합을 분리하는 프로세스입니다.

특징 추출은 원래 데이터 세트의 정보를 유지하면서 원시 데이터를 처리 가능한 수치적 특징으로 변환하는 과정을 말합니다. 원시 데이터에 머신 러닝을 직접 적용하는 것보다 더 나은 결과를 낳습니다.

데이터 전처리는 분석 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 향상시키는 것을 말하며, 일반적으로 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 데이터 전처리의 목표는 데이터 품질을 개선하고 특정 데이터 마이닝 작업에 더 적합하게 만드는 것입니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 학제간 분야입니다. 이는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 데이터베이스의 교차점을 활용하여 비교적 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 계산 과정입니다.

Q-학습은 에이전트의 현재 상태를 고려하여 가장 좋은 행동 방침을 찾는 모델이 없는 비정책 강화 학습 알고리즘입니다.

신경망은 많은 수의 인공 뉴런을 통해 계산적으로 연결됩니다. 인간의 뇌와 비슷한 계층적 구조로 상호 연결된 노드나 뉴런을 사용합니다. 컴퓨터가 실수로부터 배우고 지속적으로 개선할 수 있는 적응형 시스템을 만들 수 있습니다.

딥 러닝은 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 인공지능(AI) 접근 방식입니다.

그룹화된 쿼리 어텐션(GQA)은 대규모 언어 모델(LLM)에서 다중 쿼리 어텐션(MQA)과 다중 헤드 어텐션(MHA)을 보간하는 방법입니다.

컴퓨터 과학에서는 규칙 기반 시스템을 사용하여 지식을 저장하고 활용함으로써 정보를 유용하게 해석합니다.

생성적 인공지능(AIGC)은 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델 등의 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성할 수 있는 AI 시스템입니다.

컴퓨트 노드는 컴퓨터 과학 및 기술 분야에서 사용되는 컴퓨터와 이를 지원하는 장비입니다.

컴퓨터 분야에서 캐시 메모리는 컴퓨터 프로그램이 실행 중일 때 자주 액세스되거나 임시로 저장되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 임시 메모리로, 데이터를 읽고 액세스하는 속도를 높이기 위해 사용됩니다.

랜덤 액세스 메모리(RAM)는 주 메모리라고도 하며, 프로세서가 현재 사용 중인 데이터를 저장하는 데 사용되는 컴퓨터 메모리입니다.

읽기 전용 메모리(ROM)는 컴퓨터 및 기타 전자 장치에 사용되는 일종의 비휘발성 메모리입니다.

인공지능에서 전문가 시스템은 인간 전문가의 의사결정 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템입니다. 전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 중요하고 활발하게 활용되는 분야이다. 인공지능의 이론적 연구에서 실제 응용 분야로, 일반적인 추론 전략에 대한 논의에서 전문 지식의 활용으로 전환하는 데 있어 큰 획기적인 진전을 이루었습니다.

적대적 단서는 LLM에 관련된 위험과 보안 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있으므로 단서 엔지니어링에서 중요한 주제입니다.

탈옥은 ChatGPT와 같은 AI 모델의 윤리적 보호 장치를 깨는 방법으로 정의할 수 있습니다. 특정 텍스트 프롬프트를 사용하여 콘텐츠 검토 지침을 쉽게 우회함으로써 인공 지능 프로그램이 어떠한 제한도 받지 않도록 합니다.

즉각적인 주입은 모델이 부적절한 콘텐츠를 생성하고 민감한 정보를 유출시킬 수 있는 새로운 유형의 공격입니다.

LangChain은 모델에서 생성된 정보의 사용자 정의, 정확성, 관련성을 개선하기 위한 도구와 추상화를 제공합니다.

신속한 엔지니어링은 원하는 결과를 생성하기 위해 생성적 인공지능(AIGC) 솔루션을 안내하는 프로세스입니다. 프롬프트는 AI가 수행해야 하는 작업을 설명하는 자연어 텍스트입니다.

마르코프 의사결정 과정은 마르코프 체인을 확장한 것으로, 행동(선택 허용)과 보상(동기 부여)이 추가되었습니다.

마르코프 체인은 특정 확률 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로 전이되는 수학적 시스템입니다.

객체 감지 분야에서 앵커 박스는 객체의 위치와 크기를 정의하는 보조 도구입니다.

통계와 머신 러닝에서 편향-분산 상충관계는 모델의 복잡성, 예측 정확도, 모델을 학습하는 데 사용되지 않은 이전에 본 적 없는 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 간의 관계를 설명합니다.

특징 선택은 모델 구축에 사용하기 위해 가장 일관되고 중복되지 않으며 관련성이 높은 특징 하위 집합을 분리하는 프로세스입니다.

특징 추출은 원래 데이터 세트의 정보를 유지하면서 원시 데이터를 처리 가능한 수치적 특징으로 변환하는 과정을 말합니다. 원시 데이터에 머신 러닝을 직접 적용하는 것보다 더 나은 결과를 낳습니다.

데이터 전처리는 분석 전에 데이터를 조작, 필터링 또는 향상시키는 것을 말하며, 일반적으로 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 데이터 전처리의 목표는 데이터 품질을 개선하고 특정 데이터 마이닝 작업에 더 적합하게 만드는 것입니다.

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학의 학제간 분야입니다. 이는 인공지능, 머신러닝, 통계학, 데이터베이스의 교차점을 활용하여 비교적 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 계산 과정입니다.

Q-학습은 에이전트의 현재 상태를 고려하여 가장 좋은 행동 방침을 찾는 모델이 없는 비정책 강화 학습 알고리즘입니다.

신경망은 많은 수의 인공 뉴런을 통해 계산적으로 연결됩니다. 인간의 뇌와 비슷한 계층적 구조로 상호 연결된 노드나 뉴런을 사용합니다. 컴퓨터가 실수로부터 배우고 지속적으로 개선할 수 있는 적응형 시스템을 만들 수 있습니다.

딥 러닝은 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 인공지능(AI) 접근 방식입니다.

그룹화된 쿼리 어텐션(GQA)은 대규모 언어 모델(LLM)에서 다중 쿼리 어텐션(MQA)과 다중 헤드 어텐션(MHA)을 보간하는 방법입니다.

컴퓨터 과학에서는 규칙 기반 시스템을 사용하여 지식을 저장하고 활용함으로써 정보를 유용하게 해석합니다.

생성적 인공지능(AIGC)은 프롬프트에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델 등의 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성할 수 있는 AI 시스템입니다.

컴퓨트 노드는 컴퓨터 과학 및 기술 분야에서 사용되는 컴퓨터와 이를 지원하는 장비입니다.

컴퓨터 분야에서 캐시 메모리는 컴퓨터 프로그램이 실행 중일 때 자주 액세스되거나 임시로 저장되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 임시 메모리로, 데이터를 읽고 액세스하는 속도를 높이기 위해 사용됩니다.

랜덤 액세스 메모리(RAM)는 주 메모리라고도 하며, 프로세서가 현재 사용 중인 데이터를 저장하는 데 사용되는 컴퓨터 메모리입니다.

읽기 전용 메모리(ROM)는 컴퓨터 및 기타 전자 장치에 사용되는 일종의 비휘발성 메모리입니다.

인공지능에서 전문가 시스템은 인간 전문가의 의사결정 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템입니다. 전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 중요하고 활발하게 활용되는 분야이다. 인공지능의 이론적 연구에서 실제 응용 분야로, 일반적인 추론 전략에 대한 논의에서 전문 지식의 활용으로 전환하는 데 있어 큰 획기적인 진전을 이루었습니다.