JTPARK 정보꿀팁

사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법: AI의 복잡한 문제 해결을 위한 새로운 접근법 인공지능(AI)이 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서 새로운 기법들이 도입되고 있습니다. 그중에서도 사고의 사슬(Chain of Thought, CoT) 기법은 AI가 복잡한 문제에 대한 논리적 추론을 강화하는 데 중점을 둔 혁신적인 방법입니다. CoT는 AI가 단순한 예측을 넘어서, 문제를 풀어가는 과정에서 중간 사고 단계를 포함하도록 설계되었습니다. 이로 인해 AI는 더 복잡하고 다단계적인 문제를 해결할 수 있게 됩니다. 1. CoT 기법의 기본 개념사고의 사슬(Chain of Thought) 기법은 AI가 문제를 풀 때 그 사고 과정을 단계적으로 전개해 나가는 방식을 말합니다. 기존의 AI는 입..

자체학습 추론자(STaR) 기법: AI의 자가 학습과 추론 능력 향상 AI의 발전 속도는 나날이 빨라지고 있으며, 그중에서도 특히 추론 능력을 향상시키기 위한 다양한 기법이 연구되고 있습니다. 그중 하나가 바로 자체학습 추론자(Self-Taught Reasoner, STaR) 기법입니다. 이 기술은 AI가 외부 데이터에 의존하지 않고 스스로 학습하며, 복잡한 문제에 대한 추론 능력을 점차적으로 발전시킬 수 있도록 돕는 혁신적인 방법입니다. STaR 기법은 AI가 더욱 지능적이고 자율적으로 사고할 수 있는 가능성을 열어줍니다.1. STaR 기법의 기본 개념STaR 기법은 AI가 주어진 문제를 해결하기 위해 외부의 데이터나 학습 없이 스스로 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 점진적으로 추론 능력을 발전시키는..

스트로베리 기술: 인간 수준의 AI 추론 능력을 향한 도전 AI가 인간과 같은 수준의 추론 능력을 갖추기 위한 여러 시도가 진행 중입니다. 그중에서도 주목받고 있는 것이 바로 스트로베리(Strawberry) 기술입니다. 이 기술은 AI의 복잡한 문제 해결 능력을 강화하고, 인간처럼 사고할 수 있도록 설계되었습니다. 현재까지 AI는 대부분 확률적 예측에 기반하여 작동했지만, 스트로베리 기술은 인간 수준의 추론 능력에 한 발 더 가까워지는 것을 목표로 하고 있습니다. 1. 스트로베리 기술의 핵심 목표스트로베리 기술의 가장 큰 목표는 AI가 복잡한 다단계 문제를 해결할 수 있는 추론 능력을 갖추도록 하는 것입니다. 지금까지의 AI는 빠르고 정확한 데이터 처리에는 강점이 있지만, 장기적 목표 설정이나 복잡한 사..