개요

추가할 가능성이 있는 $ 2.6 조에서 $ 4.4 조 Generative AI는 매년 세계 경제에 영향을 미치며 거의 모든 산업에 진출해 왔습니다. 이는 기업이 문제 해결, 창의성, 혁신에 접근하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 결과적으로 기업은 기술 발전의 최전선에 머무르는 데 도움이 될 수 있는 생성적 AI 기술을 갖춘 후보자를 지속적으로 찾고 있습니다. 

당신의 혁신적인 능력으로 동료, 멘토, 고용주를 놀라게 합니까? 원하는 작업에 대한 응용 프로그램을 만들기 위해 AI를 가지고 노는 것이 당신에게 열정입니까? 이 모든 질문에 대한 대답이 '예'라면 이제 갈고 닦은 기술을 가지고 현장에 들어갈 때입니다.  

Generative AI에 대한 전문 지식을 바탕으로 당신은 미지의 물을 통해 배를 항해하는 선장이 될 것입니다. 방법이 궁금하신가요? 환영! 여행을 안내해 드리겠습니다. 

생성 AI 분야의 성장

수많은 작업을 쉽게 수행하고 수행할 수 있는 제너레이티브 AI의 뛰어난 능력은 혁명을 가져왔습니다. 이는 콘텐츠 제작, 고객 지원 및 상호 작용을 위한 챗봇 개발과 같은 자연어 처리, 이미지 합성, 복잡한 문제 해결, 데이터 증강, 창의성 향상, 개인화, 연구 및 분석에 AI 전문 분야를 배포하는 기업이 많다는 점에서 분명합니다. 더.

이는 숙련된 개인에게 많은 고용 기회를 창출했습니다. 2023년 미래의 글로벌 인력 보고서에 따르면, 70% 의 근로자가 현재 직장에서 Generative AI를 연구하고 있습니다. 이 중 약 절반은 해당 분야에 대한 전문 지식이 없습니다. 또한, 57%에 달하는 비율이 업무를 효율적으로 수행하기 위한 교육을 기대하고 있습니다. 

고용주의 관점에서 보면 Generative AI는 다음을 주도할 것입니다. 7% 글로벌 GDP의 (Goldman Sachs 기준) 이는 1.5년 내에 생산성 증가율을 10% 높일 수 있습니다. 

더욱이, 고용주들은 시대가 다음과 같다고 믿습니다. 새로운 일자리 창의적인 사고 방식으로 혁신적인 과제를 해결하려면 Generative AI에 대한 전문 지식이 필요합니다. 귀하의 전문 분야에 관계없이 회사 성장을 위한 새로운 요구 사항을 따라잡을 수 있는 기술이 있으면 해당 분야에 적합한 사람이 될 것입니다.

우리 과정인 Generative AI로의 전환을 추진하세요 GenAI 프로그램 당신을 도울 것입니다. 하지만 어떻게? 단순한 말을 믿는 것이 아니라, 우리 과정에서 더 심층적인 지식과 함께 여러분의 발전에 기여할 다양한 기술을 가르쳐 드리겠습니다. 

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상위 6가지 필수 생성 AI 기술  

이 분야에서 경력을 쌓기 위해 갖춰야 할 최고의 생성 AI 기술을 살펴보겠습니다.

신속한 엔지니어링

Generative AI는 강력한 도구이지만 다른 도구와 마찬가지로 효과적으로 작동하려면 올바른 지침이 필요합니다. 여기서 프롬프트 엔지니어링이 필요합니다. Generative AI 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 프롬프트 엔지니어링을 잘해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

잠재력 잠금 해제

생성적 AI 모델은 복잡하며 출력이 크게 다를 수 있습니다. 신속한 엔지니어링이 가교 역할을 하여 창의적인 텍스트 형식, 특정 예술적 스타일, 유익한 데이터 요약 등 원하는 결과를 향해 AI를 안내하는 지침을 만들 수 있습니다.

정밀도 및 제어

적절한 프롬프트가 없으면 생성 AI는 관련성이 없거나 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 신속한 엔지니어링을 통해 요청을 미세 조정할 수 있으므로 AI가 필요한 것을 정확하게 제공할 수 있습니다.

효율성과 명확성

효과적인 프롬프트는 시행착오 과정을 크게 줄일 수 있습니다. 의도를 명확하게 전달하면 더 적은 시도로 원하는 결과를 얻을 수 있어 시간과 리소스가 절약됩니다.

편견 해결

Generative AI 모델은 때로는 편향을 포함할 수 있는 대규모 데이터 세트에서 훈련됩니다. 신속한 엔지니어링을 사용하면 AI를 원치 않는 출력으로부터 멀리하고 공정하고 균형 잡힌 결과를 유도함으로써 이러한 편견을 완화할 수 있습니다.

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미세 조정

미세 조정 여러 가지 이유로 생성 AI의 중요한 기술입니다.

전문화

사전 훈련된 생성 모델은 강력하지만 범용적입니다. 미세 조정을 통해 특정 작업이나 영역에 대한 모델을 전문화할 수 있습니다. 다양한 것을 그릴 수 있는 재능 있는 예술가로서 사전 훈련된 모델을 상상해 보세요. 미세 조정은 초상화와 같은 특정 스타일에 대한 구체적인 지침과 예를 제공하여 해당 영역에서 결과를 향상시키는 것과 같습니다.

향상된 성능

미세 조정을 통해 모델에서 생성된 출력의 정확성과 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특정 영역에 모델을 집중함으로써 해당 영역의 복잡성과 뉘앙스를 학습하여 보다 관련성이 높고 영향력 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

훈련 시간 단축

생성적 AI 모델을 처음부터 훈련하는 것은 시간이 많이 걸리고 리소스 집약적일 수 있습니다. 미세 조정은 대규모 모델에 대해 사전 훈련된 지식을 활용하고 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다. 이는 좋은 결과를 얻는 데 필요한 교육 시간을 크게 줄여줍니다.

적응성

생성 AI 분야는 끊임없이 진화하고 있습니다. 미세 조정을 통해 기존 모델을 새로운 작업과 과제가 등장할 때 이에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 빠르게 발전하는 이 분야에서 앞서 나가기 위해 필수적입니다.

미세 조정의 비유

경주용 자동차를 만든다고 상상해 보세요. 강력한 엔진 블록(사전 훈련된 모델)을 구입할 수 있지만, 경주에서 승리하려면 고성능 변속기 및 공기역학적 차체와 같은 특수 부품(미세 조정 프로세스)으로 이를 미세 조정해야 합니다. 이러한 맞춤화를 통해 엔진은 특정 경주 요구 사항에 맞춰 최고의 성능을 발휘할 수 있습니다.

생성적 AI에서 미세 조정은 특정 요구 사항에 맞게 사전 훈련된 모델의 진정한 잠재력을 활용하는 사용자 정의입니다.

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래그 빌딩

검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 의미하는 RAG 빌딩은 생성 AI 세계에서 여러 가지 이유로 중요한 기술 세트로 성장하고 있습니다.

실제 정보로 AI를 강화하세요

생성 AI가 생생한 상상력을 가진 작가라고 상상해 보세요. 그러나 때로는 사실 기반이 필요합니다. RAG 빌딩은 실제 정보 검색을 생성 프로세스에 통합할 수 있도록 하여 격차를 해소합니다. 이를 통해 AI의 창작물은 환상적일 뿐만 아니라 현실에 기반을 두고 있습니다.

정확성과 관련성 향상

RAG 구축이 없으면 AI 생성 콘텐츠가 궤도를 벗어날 수 있습니다. 관련 정보 검색을 통합함으로써 AI가 보다 정확하고 정확한 출력을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 작가에게 연구를 위해 거대한 도서관에 대한 액세스 권한을 부여하는 것과 같다고 생각하십시오. 그러면 작가의 이야기가 더욱 풍부해질 것입니다!

더 많은 창의적 자유

RAG 빌딩은 새로운 창의적 가능성의 문을 열어줄 수 있습니다. 사실적 검색과 상상력이 풍부한 생성을 결합하여 역사적 사건이나 허구의 뉴스 기사를 바탕으로 한 시와 같은 고유한 콘텐츠 형식을 만들 수 있습니다. 이는 작가에게 역사적인 이야기와 환상적인 요소가 담긴 상자를 제공하여 창의력을 높이게 하는 것과 같습니다.

효율성과 개인화

RAG 빌딩은 생성 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 관련 정보를 미리 제공함으로써 AI를 올바른 방향으로 안내할 수 있어 여러 번의 시도와 편집의 필요성이 줄어듭니다. 이는 작가가 원하는 것을 추측하는 대신 명확한 개요를 제공하는 것과 같습니다. 더 빠른 결과와 귀하의 요구에 맞는 콘텐츠입니다!

또한 읽기 : LLama 지수를 사용하여 RAG 파이프라인을 구축하는 방법은 무엇입니까?

LLMOps

Large Language Model Operations의 약자인 LLMOps는 프로덕션 환경에서 LLM(대형 언어 모델)을 관리하고 유지 관리하는 방법입니다. 이는 본질적으로 AI 경주용 자동차의 피트 크루로서 생성 AI 세계에서 원활하게 작동하고 최고의 성능을 제공하도록 보장합니다. 생성 AI 기술로서 LLMOps의 중요성을 살펴보겠습니다.

AI의 원활한 실행 유지

LLMOps는 LLM을 모니터링, 유지 관리 및 문제 해결하는 기술을 제공합니다. 출력의 편향, 성능 병목 현상 또는 데이터 오류와 같은 문제를 식별하고 시정 조치를 취하여 AI 실행을 최적의 상태로 유지할 수 있습니다. LLM이 복잡한 경주용 자동차라고 상상해 보십시오. LLMOps는 항상 조정되어 고장을 방지하도록 해줍니다.

성능 최적화하기

LLMOps는 최고의 효율성과 정확성을 위해 LLM을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다. 리소스 사용량을 분석하고, 개선이 필요한 영역을 식별하고, LLM이 해당 기능을 효과적으로 사용하도록 구성을 조정할 수 있습니다. 이는 경주용 자동차의 엔진을 조정하여 랩 타임을 밀리초 단위로 단축하는 것과 같습니다.

데이터 관리

LLM은 데이터에 굶주린 짐승입니다. LLMOps는 데이터 파이프라인을 관리하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. LLM이 고품질의 관련 데이터로 교육되어 비효율성과 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다. 이는 피트 크루가 경주용 자동차에 연료를 한 방울도 흘리지 않고 효율적으로 공급하도록 하는 것과 같습니다!

바이어스 감지 및 완화

LLM은 훈련받은 데이터로부터 편향을 상속받을 수 있습니다. LLMOps는 이러한 편견을 감지하고 완화하는 도구를 제공하여 AI 결과가 공정하고 윤리적임을 보장합니다. 이는 경주용 자동차가 경쟁에서 어떤 불공정한 이점도 없이 깨끗하게 작동하는지 확인하는 것과 같습니다.

확장성 및 비용 관리

LLM 사용이 증가함에 따라 LLMOps는 운영을 효율적으로 확장하는 데 도움이 됩니다. 비용을 관리하고 리소스 할당을 최적화하며 큰 비용을 들이지 않고도 AI가 원활하게 성장하도록 할 수 있습니다. 이는 예산에 주의를 기울이면서 여러 대의 자동차 팀을 처리하기 위해 피트 크루를 확장하는 것과 같습니다!

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정량화

Generative AI에서 양자화는 강력한 생성 모델을 간소화하여 더욱 효율적이고 접근 가능하게 만드는 기술입니다. 놀라운 예술 작품을 만들 수 있는 거대하고 강력한 기계(생성 모델)가 있지만 모든 곳에서 사용하기에는 너무 부피가 크고 비용이 많이 듭니다(대형 파일 크기 및 높은 처리 능력 요구 사항). 양자화는 기계를 가져와 여전히 아름다운 결과를 생성할 수 있는 더 작고 효율적인 버전을 만드는 것과 같습니다.

생성 AI 기술로서 양자화의 중요성을 살펴보겠습니다.

양자화는 내부 계산을 복잡한 고정밀 숫자에서 단순하고 정밀도가 낮은 숫자로 변환하여 생성 AI 모델의 크기를 줄입니다. 부피가 큰 기계를 보다 휴대 가능한 버전으로 축소하는 것과 같다고 생각하십시오.

추첨에서 더 빠르게

더 간단한 계산을 사용함으로써 양자화된 모델은 처리 능력이 낮은 장치에서 더 빠르게 실행됩니다. 이를 통해 생성적 AI를 휴대폰, 노트북, 심지어 인터넷에 연결된 장치에 네트워크 에지에 배포하여 실시간 사용을 위한 접근성을 높일 수 있습니다. 거대한 공장뿐만 아니라 작은 테이블이나 현장에서도 예술 기계가 작업할 수 있다고 상상해 보세요.

효율성 강화

모델 크기가 줄어들고 처리 속도가 빨라져 전력 소비가 줄어듭니다. 이는 배터리 구동 장치와 에너지 효율성이 주요 관심사인 대규모 배포에 매우 중요합니다. 작동하는 데 전력이 덜 필요하고 비용이 절감되며 환경 친화적인 예술 기계를 상상해 보십시오.

새로운 애플리케이션의 문을 열다

생성적 AI 모델을 더 작고 빠르게 만들어 양자화는 새롭고 흥미로운 애플리케이션의 문을 열어줍니다. 휴대용 미술 기계를 사용하여 즉석에서 맞춤형 디자인을 만들고, 소셜 미디어 게시물을 위한 이미지를 실시간으로 생성하고, 휴대폰에서 비디오 게임 캐릭터를 개인화하는 것을 상상해 보세요.

그러나 트레이드오프(Trade-off)가 있습니다.

• 품질과 효율성의 균형: 양자화는 때때로 생성된 출력의 품질을 약간 저하시킬 수 있습니다. 핵심은 특정 애플리케이션에 대한 효율성과 정확성 사이의 적절한 균형을 찾는 것입니다. 소형 예술 기계가 원래 기계와 동일한 수준의 세부 묘사로 예술 작품을 만들 수는 없지만 여전히 인상적인 결과를 만들어낼 수 있다고 상상해 보십시오.

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AI 앱 구축

Generative AI의 AI 앱 구축은 강력한 생성 모델을 가져와 이를 사용자 친화적인 애플리케이션으로 전환하는 프로세스입니다. 이는 경주용 자동차의 복잡한 엔진을 가져와서 그 주위에 자동차를 설계하여 일상적인 사람들이 그 힘에 접근하고 사용할 수 있도록 만드는 것과 같습니다.

AI 앱 구축이 필수적인 생성 AI 기술인 이유는 무엇입니까?

격차를

생성적 AI 모델은 복잡하고 사용하려면 기술 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. AI 앱 빌딩을 사용하면 더 많은 사람들이 이러한 모델에 액세스할 수 있도록 하는 인터페이스를 만들어 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 먼지가 많은 작업장에 강력한 도구가 숨겨져 있다고 상상해 보십시오. AI 앱 구축은 누구나 이를 사용하여 놀라운 것을 만들 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 구축하는 것과 같습니다.

잠재력 잠금 해제

생성적 AI 모델은 다양한 애플리케이션에 대한 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 사용자 친화적인 인터페이스가 없으면 그 잠재력은 아직 활용되지 않은 상태로 남아 있습니다. AI 앱 빌딩을 사용하면 특정 요구 사항을 충족하는 앱을 만들어 이러한 잠재력을 실현할 수 있습니다. 무한한 가능성이 있는 새로운 과학적 발견이 있지만 이를 적용할 방법이 없다고 상상해 보십시오. AI 앱 구축은 해당 발견을 다양한 분야에 적용할 수 있는 도구와 장치를 만드는 것과 같습니다.

전문성과 창의성

AI 앱 빌딩을 사용하면 특정 목적을 위한 생성적 AI 앱을 전문적으로 만들 수 있습니다. 음악 생성이나 이미지 편집과 같은 창의적인 작업을 위한 앱이나 데이터 분석이나 맞춤 학습과 같은 보다 실용적인 애플리케이션을 위한 앱을 디자인할 수 있습니다. 동일한 엔진을 사용하여 경주용 자동차, 세련된 스포츠카, 강력한 트럭을 만든다고 상상해보세요. 가능성은 무궁무진합니다!

증가된 가치

취업 시장에서 생성 AI를 이해하는 능력뿐만 아니라 이를 활용해 실용적인 애플리케이션을 구축하는 능력은 훨씬 더 가치 있는 자산이 됩니다. 엔진 전문가이면서도 다양한 차량을 설계할 수 있다고 상상해 보세요. 이것이 생성 AI 분야에서 AI 앱 구축이 제공하는 일종의 엣지입니다.

미래에 대비한 기술

생성적 AI가 계속해서 발전함에 따라 앱을 구축하는 능력은 관련성을 유지하는 데 매우 중요할 것입니다. 귀하의 기술을 새로운 모델과 기술에 적응시켜 귀하의 경력이 최첨단을 유지할 수 있게 될 것입니다. 오래된 자동차를 수리할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 기술을 활용하여 미래의 전기 자동차를 유지 관리하고 개발할 수 있는 정비공이 된다고 상상해 보세요.

결론 

산업에서 Generative AI의 중요성은 AI에 열정적인 개인에게 효과적인 기술이 필요함을 의미합니다. 이를 얻으면 일류 기업의 채용 기회가 늘어날 뿐만 아니라 급여 인상 가능성도 있습니다. 

당사의 Gen AI 피나클 프로그램 업계 전문가로부터 지식을 전달하고 학습 여정을 개인화하기 위한 핵심 요소를 추가하는 기본 기준을 충족함으로써 더욱 빛을 발합니다. Generative AI 전문가와의 1:1 멘토링을 제공하고 26개 이상의 Gen AI 도구 및 라이브러리를 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 특정 기술이나 전문 분야를 고수하는 데 대한 제한을 없애는 데 중점을 둡니다. Generative AI의 광대함을 탐색할 수 있도록 당사는 실습 교육을 위한 10개 이상의 새로운 프로젝트와 15개 이상의 과제를 제공합니다. 

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/