지난번 글에 이어서 오늘은 Meta의 라마 3.1(llama 3.1)과 터미널에서 대화는 것 이외 챗GPT와 비슷하게 WebUI를 이용하여 편리하게 대화할 수 있는 환경 설정에 대해 살펴보겠습니다.llama 3.1을 위한 Open WebUI (Docker)지난번에 이어진 내용이므로 이미 라마 3.1은 설치되었다고 가정하고 진행합니다. 혹시 라마 3.1 설치부터 진행해야 한다면 아래 링크의 글을 따라 설치를 먼저 진행한 후 이 글을 참고해 주세요.Meta AI의 Llama3.1 다운로드 및 설치 방법 그리고 WebUI 1of2 Meta AI의 Llama3.1 다운로드 및 설치 방법 그리고 WebUI 1of2오늘 라마 3.1(Llama3.1)을 직접 설치해 보고 앞으로 계속 사용해야 하므로 환경 설정을 어떻..

오늘 라마 3.1(Llama3.1)을 직접 설치해 보고 앞으로 계속 사용해야 하므로 환경 설정을 어떻게 해야 조금 더 편리하게 사용할지 한번 준비해 보도록 하겠습니다. 지난 7월 23일(현지시각) 과거 페이스북이었던 메타(META)에서 Llama3.1(라마 3.1)을 발표했어요. 과거 버전보다 더 높은 성능으로 우리에게 익숙한 챗GPT4와 성능을 견줄만하다고 합니다. 정말이지 최근 인공지능 그중 대화형 인공지능의 기술은 정말이지 매우 빠르게 발전하고 있는 것 같아요. 라마3.1(Llama3.1) 설치우선 메타 다운로드 사이트에서 라마3.1을 직접 다운로드할 수 있습니다. 다운로드를 위해 이것저것 정보를 입력한 후 다운로드 하고 나면 설치하는데 또 이것저것 설정하고 맞춰줘야 합니다. 처음부터 직접 다 해보..

대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 급격한 발전을 이루며 다양한 분야에서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 인공지능(AI)의 한 갈래로서, LLM은 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖추게 됩니다. 이 글에서는 LLM의 작동 원리와 이를 통해 우리의 일상생활이 어떻게 변화하고 있는지 한번 살펴보려 합니다. 대규모 언어 모델 LLM의 작동 원리대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. 이 모델은 주로 딥러닝 기술을 활용하여 구축되며, 텍스트 데이터의 패턴을 학습하여 문맥을 이해하고 자연스러운 언어 생성을 가능하게 합니다. LLM은 일반적으로 수십억 개의 파라미터를 가지며, 이러..

이번 글에서는 팹리스(Fabless) 반도체 회사와 IP(Intellectual Property) 제공자, 특히 ARM사와 같은 반도체 IP 회사의 비즈니스 모델과 운영 방식을 살펴보겠습니다. 흔히 반도체 산업은 제조사만 있는 것으로 생각할 수 있으나, 실제로 고부가 가치 산업은 어디에 있는지 벨류 체인을 생각해 볼 수 있도록 정리해 보려 합니다. 팹리스와 반도체 IP 제공자팹리스(Fabless) 반도체 회사와 IP(Intellectual Property) 제공자, 특히 ARM사와 같은 반도체 IP 회사는 반도체 산업에서 중요한 역할을 하지만, 그들의 비즈니스 모델과 운영 방식은 다릅니다. 팹리스 회사들은 반도체 칩 설계에 집중하고, 제조를 파운드리(foundry)에 외주화 하는 반면, IP 제공자는 반..

TensorFlow는 강력한 머신러닝 프레임워크로, 그 작동 원리를 이해하기 위해서는 텐서(Tensor), 연산 그래프(Operation Graph), 세션(Session)과 같은 핵심 개념들을 깊이 있게 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 이러한 개념들을 자세히 설명하고, 예제를 통해 그 사용법을 소개합니다.  TensorFlow의 핵심 개념 (텐서, 연산 그래프, 세션)  텐서(Tensor)텐서는 다차원 배열의 일반화된 형태로, TensorFlow의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 다양한 차원과 형식을 가지며, 이를 통해 복잡한 데이터를 효율적으로 표현할 수 있습니다. 텐서의 차원은 랭크(rank)로 불리며, 각 랭크에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.스칼라 (0차원 텐서): 단일 값 (예:..

이번 글부터는 인공지능 기술을 직접 체험할 수 있도록 TensorFlow에 대해 소개해 보도록 하겠습니다. TensorFlow를 가장 직관적으로 이용해 볼 수 있는 파이썬 프로그래밍을 통해 인공지능에 대해 직접 체험하며 관련한 기술들이 무엇들이 있고, 어떻게 활용할 수 있는지 생각해 볼 수 있도록 여러 회차에 걸쳐 정리해 보도록 하겠습니다. TensorFlowTensorFlow는 구글 브레인 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 머신러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다. TensorFlow의 핵심은 데이터 흐름 그래프(data flow graphs)를 이용해 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 데 있습니다. 이 프레임워크는 단순한 머신러닝 모델부터 심층 신경망(deep neural..

이번에는 리튬배터리의 원리와 장단점, 그리고 안전성과 관리에 대해 종합적으로 정리해 보려 합니다. 이 글은 리튬배터리에 대한 설명 중 리튬이온과 리튬폴리머까지는 구분하지 않고 리튬배터리 전반에 대한 기본 원리와 장점과 단점 그리고, 안정성과 관련한 내용을 설명합니다. 리튬배터리리튬배터리는 전기화학적 반응을 통해 에너지를 저장하고 방출하는 장치로, 그 기본 원리를 이해하는 것은 중요합니다.   리튬배터리의 기본 원리리튬배터리는 양극(정극)과 음극(부극) 사이의 전해질을 통해 리튬 이온이 이동하면서 전기를 발생시키는 방식으로 작동합니다. 충전 시, 외부 전원을 통해 전자가 음극으로 이동하고, 이에 따라 리튬 이온도 전해질을 통해 음극으로 이동합니다. 방전 시에는 이 과정이 역으로 진행되어, 음극에 있던 리튬..

이번 글에서는 2024년 WWDC에서 발표된 공간 컴퓨팅 기술에 대해 소개하고, 실생활에서의 적용 사례 등을 정리해 보겠습니다. 이를 통해 공간 컴퓨팅 기술에 대해 이해하고, 이 기술이 앞으로 어떻게 우리 일상으로 접근하는지 생각해 봤으면 합니다.  공간 컴퓨팅(Spatial Computing)공간 컴퓨팅은 단순한 증강 현실(AR)이나 가상현실(VR)의 발전을 넘어, 물리적 공간과 디지털 정보를 자연스럽게 결합하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 사용자의 물리적 환경에 디지털 정보를 통합하여, 새로운 형태의 상호작용을 가능하게 하는 기술입니다. 이는 단순히 화면 속의 정보가 아니라, 사용자가 실제로 있는 공간에 디지털 요소를 배치함으로써 보다 직관적이고 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 ..

이번 글은 디지털 트윈(Digital Twin) 기술의 개념, 역사, 적용 사례 및 미래 전망에 대해 설명하고, 우리 일상에 미치는 영향과 잠재적인 문제점을 정리해 보겠습니다. 또한, 디지털 트윈이 다양한 산업과 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. 디지털 트윈영화 '아이언맨'의 주인공 토니 스타크. 그가 실험실에 들어서면 눈앞에 홀로그램으로 펼쳐지는 가상의 작업 공간은 많은 이들의 상상력을 자극했습니다. 손동작 하나로 3D 설계도를 회전시키고, 확대하며, 심지어 부품을 가상으로 조립하는 모습은 그야말로 미래 기술의 결정체처럼 보였죠. "저런 기술이 실제로 존재한다면 얼마나 좋을까?"라는 생각, 한 번쯤은 해보셨을 겁니다.놀랍게도, 이 질문에 대한 답은 "이미 현실이 되고 있다"입니다. 토니 ..

GPT 시리즈는 OpenAI에서 개발한 언어 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으키며 많은 사람들의 관심을 받았습니다. 한국 시간으로 오늘(24년 5월 14일) 새롭게 출시된 GPT-4o는 이전 버전인 GPT-4를 넘어서는 성능과 기능을 제공한다고 하네요. 물론 며칠 써봐야 사용자 관점에서 의견을 올릴 수 있을 것 같고요, 오늘은 GPT 스스로가 설명하는 차이점을 중점으로 정리해 보겠습니다. GPT-4o: AI 언어 모델의 새로운 도약 기능 비교 GPT-3.5: GPT-3.5는 다양한 언어 이해와 생성 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 기본적인 자연어 처리 기능을 갖추고 있습니다. 주로 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에 사용됩니다.GPT-4: GPT-4는 GPT-3.5의 기능을 기반으..