Author: Om Kamath

대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 놀라운 능숙도로 처리하고 생성하도록 설계된 인공 지능의 획기적인 발전을 나타냅니다.
AI 챗봇과 가상 비서를 구동하는 모델과 같은 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트를 학습하여 문맥을 정확하게 이해하고 텍스트를 생성할 수 있습니다.
AI에서 LLM의 중요성은 콘텐츠 제작부터 자동화된 고객 서비스 및 언어 번역에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 향상시킬 수 있는 능력에 있습니다.
업계에서 AI 기반 솔루션을 점점 더 많이 채택함에 따라 LLM에 대한 전문 지식에 대한 수요도 계속 증가하고 있습니다.
이러한 수요를 충족하기 위해 초급 및 고급 학습자 모두를 위해 LLM 개념과 응용 분야를 마스터하는 데 도움이 되는 무료 LLM 리소스 목록을 정리했습니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 유튜브 튜토리얼‘대규모 언어 모델 소개‘는 LLM을 처음 접하는 분들에게 훌륭한 출발점이 될 것입니다.
초보자도 쉽게 이해할 수 있는 이 자료는 LLM의 기초를 이해하는 데 관심이 있는 사람이라면 누구나 시청할 수 있습니다.
1시간에 걸쳐 카파티는 LLM의 기초, 스케일링 법칙, 미세 조정 프로세스, 멀티모달리티, 커스터마이징 기법 등 다양한 필수 주제를 다룹니다.
튜토리얼은 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있어 초보자도 쉽게 이해할 수 있습니다.
온라인으로 액세스할 수 있어 학습자가 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있으므로 LLM의 세계를 탐구하고자 하는 모든 사람에게 유연하고 편리한 리소스입니다.

Microsoft의‘초보자를 위한 GenAI‘ 과정은 18개의 포괄적인 강의를 통해 대규모 언어 모델(LLM) 분야에 대한 폭넓은 소개를 제공합니다.
모듈식으로 설계된 이 과정은 학습자가 섹션을 건너뛰고 특정 관심사에 맞게 학습을 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.
주요 주제는 제너레이티브 AI의 기초, LLM의 복잡성, 프롬프트 엔지니어링의 기술 등입니다.
또한 로우코드 도구를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 빌드하고 이러한 애플리케이션의 보안을 보장하는 등의 실용적인 기술도 다룹니다.
이러한 실용적인 접근 방식은 실제 시나리오에 지식을 적용하고자 하는 학습자에게 이상적이며, LLM 개념에 대한 이해와 응용력을 모두 키울 수 있습니다.

Hugging Face NLP 과정은 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리에 대한 이해를 심화하고자 하는 분들을 위한 훌륭한 리소스입니다.
이 과정의 중요한 초점은 최신 NLP 발전의 기본이 되는 트랜스포머 아키텍처에 있습니다.
수강생은 트랜스포머의 실제 적용 사례를 살펴보고 이러한 모델이 어떻게 구조화되고 구현되는지에 대한 인사이트를 얻게 됩니다.
또한 이 과정에서는 텍스트 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하여 다양한 NLP 작업을 용이하게 하는 필수 도구인 데이터 세트와 토큰화 라이브러리의 사용법을 강조합니다.
이 과정의 강점 중 하나는 학습자가 텍스트 요약, 질의응답, 번역과 같은 작업에 직접 참여할 수 있는 실습 방식에 있습니다.
이러한 실습 경험을 통해 학습자는 이론적 측면을 이해할 뿐만 아니라 실제 문제를 해결하기 위해 이러한 모델을 적용하는 데 필요한 귀중한 기술을 습득할 수 있습니다.

Cohere의 LLM University는 학습자에게 LLM(대규모 언어 모델)의 기초 개념부터 고급 주제까지 안내하도록 설계된 포괄적이고 체계적인 학습 경로를 제공합니다.
이 플랫폼은 이러한 정교한 모델이 어떻게 구성되고 작동하는지 탐구하면서 LLM 아키텍처의 복잡성을 탐구하고자 하는 사람들에게 이상적입니다.
커리큘럼에는 LLM과 효과적으로 상호 작용하는 방법을 가르치는 프롬프트 엔지니어링과 특정 애플리케이션에 맞게 모델을 사용자 지정할 수 있는 미세 조정 기법과 같은 필수 과목이 포함되어 있습니다.
또한 학습자는 외부 정보를 통합하여 LLM 결과물을 향상시키는 방법인 검색 증강 생성(RAG)에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
LLM University의 두드러진 특징 중 하나는 유연한 학습 접근 방식입니다. 학습자는 사전 지식이 있는 경우 입문 모듈을 건너뛰고 교육 과정을 맞춤화할 수 있어 효율적이고 개인화된 학습 경험을 할 수 있습니다.

이러한 무료 LLM 리소스를 활용하면 진화하는 AI 환경의 초석 기술인 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡성을 마스터할 수 있는 절호의 기회를 얻을 수 있습니다.
각 리소스는 고유한 인사이트와 실용적인 지식을 제공하여 학습자가 다양한 영역에 적용할 수 있는 기술을 개발할 수 있도록 지원합니다.
이러한 리소스를 탐색할 때 개인의 목표와 기존 지식에 맞게 학습 경로를 조정하면 교육 경험을 극대화할 수 있다는 점을 기억하세요.
LLM은 AI 애플리케이션의 미래를 형성하고 새로운 커리어의 길을 여는 데 중추적인 역할을 하므로 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
LLM을 이해하는 데 시간을 투자하면 역동적인 인공지능 분야에서 유리한 위치를 선점할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 GPT-4 및 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 극대화하기 위해 효과적인 지침을 만드는 예술이자 과학입니다.
이 프로세스는 AI 애플리케이션의 유용성과 신뢰성을 향상시켜 응답성과 정확성을 높이는 데 매우 중요합니다.
사용자는 체계적이고 명확한 프롬프트를 제공함으로써 AI 시스템이 보다 정확하고 상황에 맞는 출력을 생성하도록 안내하여 창의적인 콘텐츠 생성부터 복잡한 문서에서 정보 추출에 이르기까지 다양한 작업에서 성능과 유용성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 모델로 작업할 때는 프롬프트의 명확성과 구체성이 가장 중요합니다.
명확한 지침은 AI가 정확하고 관련성 있는 답변을 생성하도록 유도하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어 “물리학에 대해 말해줘”와 같이 모호한 프롬프트는 광범위하고 덜 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
반대로 “알버트 아인슈타인의 상대성 이론과 현대 물리학에 미친 영향 설명해줘”와 같이 구체적인 프롬프트는 AI가 더 정확하고 유익한 정보를 제공하도록 유도합니다.
상세하고 명시적인 지침을 제공하면 AI가 요구 사항을 효과적으로 이해하고 충족할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

몇 샷 프롬프트는 프롬프트 내에 몇 가지 예시를 제공하여 AI가 원하는 결과를 생성할 수 있도록 안내하는 것입니다.
예를 들어, 단순히 “이 기사를 요약해 주세요”라고 묻는 대신 “다음은 유사한 기사의 요약입니다.”와 같이 다른 기사의 요약된 예가 몇 개 포함된 몇 샷 프롬프트가 있습니다: ‘이 기사는 AI가 의료에 미치는 영향을 다룹니다.’ ‘이 기사는 기후 변화 완화 기술에 대해 자세히 다룹니다.’ 이제 이 기사를 요약해 보세요.”
짧은 예시를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다.
AI가 작업을 더 잘 해석할 수 있는 컨텍스트를 제공하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 이끌어낼 수 있습니다.
이러한 예시는 참고 자료 역할을 하여 AI 모델이 원하는 출력 형식과 스타일을 이해하는 데 도움이 됩니다.

신속한 엔지니어링의 필수 기술 중 하나는 복잡한 작업을 관리하기 쉬운 작은 단계로 세분화하는 것입니다.
이 접근 방식은 AI 모델이 작업을 더 잘 이해하고 실행하여 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, AI에게 “이 소설을 분석해줘”라고 요청하는 대신 “첫 장을 요약해줘”로 시작한 다음 “요약에서 주요 주제를 파악해줘”라고 요청할 수 있습니다.
이렇게 하면 AI가 작업의 특정 측면에 순차적으로 집중하여 이해도와 답변의 품질을 모두 향상시킬 수 있습니다.

다양한 프롬프트를 실험하는 것은 AI 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다.
다양한 안내를 테스트함으로써 특정 작업에 대해 어떤 안내가 가장 좋은 결과를 가져오는지 파악할 수 있습니다.
먼저 문구, 구조 또는 문맥에 약간의 변화를 준 여러 버전의 프롬프트 초안을 작성하세요.
그런 다음 AI가 생성한 응답을 관찰하고 이러한 결과를 바탕으로 프롬프트를 개선하세요.
이러한 반복적인 프로세스를 통해 가장 효과적인 프롬프트를 찾아내어 AI의 정확성과 관련성을 향상시킬 수 있습니다.
프롬프트를 지속적으로 실험하고 개선하는 것은 프롬프트 엔지니어링을 마스터하고 AI 기능을 극대화하는 데 있어 핵심입니다.

큰따옴표나 대시와 같은 구분 기호를 사용하면 프롬프트의 명확성과 구성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
이러한 문자는 프롬프트 내에서 서로 다른 섹션이나 지침을 명확하게 정의하는 구분자 역할을 하므로 AI가 특정 작업을 더 쉽게 해석하고 처리할 수 있습니다.
예를 들어, 큰따옴표를 사용하여 문맥이나 예시의 뚜렷한 부분을 구분하면 AI가 해당 부분에 정확하게 집중할 수 있으므로 모호성을 줄이고 전반적인 출력 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
이러한 구분 기호를 사용하면 AI의 응답이 사용자의 기대와 밀접하게 일치하여 보다 정확하고 관련성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

효과적인 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 성능을 극대화하기 위해 명확하고 구체적이며 체계적인 지침을 만드는 데 중점을 둡니다.
주요 전략에는 명확성을 위한 구분 기호 사용, 짧은 예제 제공, 복잡한 작업 세분화, 다양한 프롬프트 실험 등이 포함됩니다.
이러한 기법을 통해 AI 결과물이 사용자의 기대와 요구에 더욱 밀접하게 부합할 수 있습니다.
이 진화하는 분야에서는 지속적인 학습과 반복적인 개선이 매우 중요합니다.
발전하는 기술을 따라잡고 피드백을 바탕으로 프롬프트를 개선함으로써 사용자는 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터의 복잡성과 양이 계속 증가함에 따라 올바른 데이터베이스 관리 시스템을 선택하는 것이 중요해지고 있습니다.
대규모 데이터를 처리하는 데 널리 사용되는 두 가지 옵션은 Vector DB와 Graph DB입니다.
두 가지 모두 다양한 유형의 애플리케이션에 적합한 고유한 기능을 갖추고 있어 최적화된 성능과 효율성을 위해 의사 결정 과정이 매우 중요합니다.
각각의 장단점을 이해하면 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스(VDB) 는 고차원 벡터 데이터의 효율적인 저장, 색인, 검색을 전문으로 합니다.
벡터는 고정된 차원의 수학적 구조를 나타내며, 머신 러닝에서 가장 가까운 이웃 검색이나 벡터 양자화와 같은 작업에 자주 사용됩니다.
예를 들어, 벡터 데이터베이스는 대규모 텍스트 컬렉션의 단어 임베딩을 관리하고, 추천 시스템을 강화하고, 유사성 검색을 실행하는 데 이상적입니다.
이와는 대조적으로 그래프 데이터베이스(GDB)는 엔티티와 그 관계를 나타내는 노드와 에지로 구성된 그래프 형태로 데이터를 저장합니다.
이러한 구조 덕분에 그래프 데이터베이스는 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프에서 볼 수 있는 복잡한 상호 연결에 능숙하게 대처할 수 있습니다.
이러한 복잡한 관계를 효율적으로 쿼리하기 위해 그래프 탐색 및 패턴 매칭 기술을 사용합니다.

벡터 DB는 대규모 유사도 검색 및 AI와 관련된 애플리케이션의 핵심인 최인접 이웃(NN) 검색 및 벡터 양자화와 같은 작업에 최적화되어 있습니다.
예를 들어, Faiss와 같은 데이터베이스는 고차원 벡터를 색인하고 검색하는 데 탁월하며, 서브선형 쿼리 시간 복잡도(O(n+kd))를 유지하므로 수백만에서 수십억 개의 벡터를 처리하는 데 매우 효율적입니다.
반면에 그래프 DB는 복잡한 관계를 관리하는 것으로 유명하며, 복잡한 네트워크 탐색과 패턴 매칭이 필요한 시나리오에 탁월합니다.
분산형 그래프 데이터베이스 아키텍처와 파티셔닝 전략을 사용해 확장성 문제를 해결하므로 데이터 볼륨이 증가해도 적절한 쿼리 성능을 유지할 수 있습니다.
‘슈퍼노드’ 및 다중 네트워크 홉과 같은 내재적 과제로 인해 이 작업이 간단하지는 않지만 극복할 수 없는 것은 아닙니다.
스토리지 공간 및 인덱싱 시간과 같은 성능 메트릭 측면에서 보면, 일반적으로 벡터 DB가 더 나은 성능을 보입니다.
예를 들어, Faiss는 저장 공간이 작고 인덱스 구축 시간이 빠릅니다.
반대로 그래프 DB는 노드와 엣지 유지 관리의 복잡성으로 인해 더 많은 스토리지와 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있지만, 상호 연결된 데이터를 탐색하고 쿼리하는 데 있어서는 비교할 수 없는 성능을 제공합니다.

벡터 데이터베이스(VDB)와 그래프 데이터베이스(GDB) 중 하나를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다.
다음은 의사 결정 과정을 간소화하는 프레임워크입니다:

먼저, 데이터의 복잡성을 평가하세요.
정형 데이터인가요, 아니면 비정형 데이터인가요?
복잡한 관계가 포함되어 있나요, 아니면 독립적인 개체가 포함되어 있나요?
예를 들어, 추천 시스템은 관계에 크게 의존하는 반면 이미지 검색은 고차원 데이터에 의존할 수 있습니다.

다음으로, 원하는 주요 인사이트를 결정하세요.
예를 들어, 대규모 유사도 검색을 수행해야 하는 경우 벡터 DB가 이상적입니다.
반대로 네트워크 탐색 및 패턴 매칭에는 그래프 DB가 적합합니다.

성능과 확장성 요구 사항을 고려하세요.
실시간 응답과 대용량 데이터 세트 처리가 중요한 경우, 벡터 DB는 고차원 데이터에 효율적입니다.
그러나 그래프 DB는 복잡한 관계를 더 잘 처리하지만 그래프 탐색과 패턴 매칭을 위해 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다.

VDB는 가장 가까운 이웃 검색과 인덱싱에 탁월하기 때문에 빠른 벡터 연산이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
GDB는 복잡한 네트워크를 관리하고 쿼리하는 데 강력하며, 소셜 네트워크 분석 및 추천 시스템과 같은 시나리오에 유용합니다.
궁극적으로 선택은 데이터의 특성과 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 달라집니다.
이러한 뉘앙스를 이해하면 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

AI는 사용자 데이터를 분석하여 타겟 오디언스의 공감을 이끌어내는 고도로 개인화된 콘텐츠를 제작함으로써 콘텐츠 제작에 혁신을 가져옵니다.
AI는 내러티브 사이언스의 퀼과 같은 자연어 생성(NLG) 기술을 통해 매력적인 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있습니다.
예를 들어 마스터카드는 이러한 기술을 활용하여 구조화된 데이터에서 인사이트가 있는 기사를 자동으로 생성함으로써 콘텐츠 품질을 유지하면서 콘텐츠 생산량을 크게 향상시키고 있습니다.
또한 AP 통신과 같은 조직에서는 자동화된 보고서를 생성하기 위해 Automated Insights의 Wordsmith와 같은 도구를 사용하여 인간 기자가 보다 미묘한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
올랜도 매직과 같은 기업들은 유사한 기술을 사용하여 개인화된 이메일, 소셜 미디어 게시물, 웹 콘텐츠를 제작함으로써 팬들의 참여도와 만족도를 높이고 있습니다.
이러한 맞춤형 콘텐츠는 사용자 상호 작용을 향상시킬 뿐만 아니라 잠재고객이 원하는 것을 정확하게 전달하여 전환율을 높입니다.

AI 알고리즘은 타의 추종을 불허하는 정밀도로 적합한 오디언스를 식별하고 타겟팅함으로써 타겟팅 광고에 혁신을 가져왔습니다.
이러한 알고리즘은 사용자 행동, 인구 통계 및 기타 관련 요소를 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 매우 구체적인 오디언스 세그먼트를 생성합니다.
이를 통해 마케터는 타겟 오디언스에게 보다 효과적으로 공감을 불러일으키는 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다.
성공적인 AI 기반 광고 캠페인의 대표적인 예로 Spotify의 개인 맞춤형 음악 추천을 들 수 있습니다.
Spotify는 AI를 활용하여 사용자 청취 데이터를 분석하여 개별 취향에 맞는 맞춤형 광고를 제공함으로써 사용자 참여도를 크게 향상시켰습니다.
또 다른 예로는 이커머스 기업이 검색 및 구매 이력을 기반으로 사용자를 타겟팅하여 전환율을 높이는 AI 기반 광고를 들 수 있습니다.
AI 기반 타겟팅 광고의 장점은 도달 범위와 영향력 향상 등 광범위합니다.
가장 관련성이 높은 오디언스에게 광고를 최적화함으로써 기업은 더 나은 ROI를 경험할 수 있습니다.
지속적으로 학습하고 적응하는 AI의 능력 덕분에 타겟팅 광고 캠페인의 효과는 시간이 지날수록 향상되어 마케팅 활동의 효율성과 영향력을 유지할 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 즉각적인 응답과 24시간 지원을 제공함으로써 고객 서비스를 근본적으로 변화시켰습니다.
이러한 챗봇은 간단한 정보 요청부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 쿼리를 처리할 수 있어 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.
챗봇이 일상적인 업무를 효율적으로 관리하면 인간 상담원은 보다 복잡하고 가치가 높은 상호작용에 집중할 수 있어 생산성과 서비스 품질이 향상됩니다.
AI 챗봇의 영향은 다양한 산업 분야에서 볼 수 있습니다.
예를 들어, 소매업에서는 H&M과 같은 브랜드에서 챗봇을 사용하여 고객에게 제품 추천 및 주문 추적을 지원합니다.
금융 분야에서는 은행이 AI 챗봇을 사용하여 사용자에게 금융 거래를 안내하고 서비스에 대한 질문에 답변합니다.
이러한 애플리케이션은 고객 경험을 개선할 뿐만 아니라 귀중한 데이터를 수집하여 마케팅 전략을 더욱 세분화할 수 있습니다.

AI 기반 예측 분석은 가치 있는 예측과 인사이트를 제공함으로써 마케팅을 혁신하고 있습니다.
AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 트렌드를 파악하고 미래의 고객 행동을 예측함으로써 마케터가 보다 효과적인 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
IBM 왓슨과 Google 애널리틱스와 같은 도구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터 패턴을 해석함으로써 기업이 고객의 니즈를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있도록 도와줍니다.
마케팅에 예측 분석을 통합하면 얻을 수 있는 이점은 상당합니다.
실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있고, 최적화된 마케팅 전략으로 이어집니다.
또한 사용자가 가장 관심을 가질 만한 제품이나 콘텐츠를 예측하여 개인화된 고객 경험을 제공함으로써 고객 참여도와 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
궁극적으로 예측 분석을 사용하면 기업이 마케팅에 접근하는 방식을 변화시켜 데이터 중심적이고 고객 중심적인 마케팅으로 전환할 수 있습니다.
이는 마케팅 캠페인의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 전반적인 비즈니스 성과도 향상시킵니다.

AI는 마케팅 분야에서 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 이를 구현하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다.
한 가지 중요한 장애물은 AI 기술의 높은 초기 비용입니다.
중소기업은 종종 재정적 제약으로 인해 고급 AI 솔루션에 투자하기 어려운 상황에 직면합니다.
하지만 잠재적인 투자 수익률(ROI)은 상당합니다.
AI는 마케팅 효율성을 크게 개선하고, 비용을 절감하며, 고객 참여를 강화하여 장기적으로 더 높은 수익을 창출할 수 있습니다.
코디 AI는 최신 생성 AI 기술을 저렴한 비용으로 제공함으로써 중소기업의 AI 접근성 격차를 줄이기 위해 노력하고 있습니다.
앞으로 마케팅 분야의 AI는 더욱 발전할 것입니다.
더 정교한 예측 분석, 더 나은 고객 상호작용을 위한 고급 자연어 처리, 향상된 AI 생성 콘텐츠 등이 향후 트렌드가 될 것입니다.
AI 기술에 대한 접근성이 높아짐에 따라 마케팅에서의 도입이 증가할 것으로 예상되며, 경쟁력을 유지하고자 하는 비즈니스에 없어서는 안 될 도구가 될 것입니다.

마케팅에서 AI는 개인화된 콘텐츠 제작부터 예측 분석 및 타겟팅 광고에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다.
AI를 활용하면 기업은 마케팅 활동에서 탁월한 속도, 비용 효율성, 품질을 달성할 수 있습니다.
이러한 발전은 운영을 간소화할 뿐만 아니라 고객 참여와 만족도를 향상시킵니다.
기업은 경쟁이 치열한 시장 환경에서 앞서 나가기 위해 AI를 도입할 것을 권장합니다.
AI의 기능을 통해 마케터는 일상적인 업무를 자동화하고, 방대한 데이터 세트에서 인사이트를 얻고, 전략적이고 창의적인 노력에 더 집중할 수 있습니다.
AI 기술이 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 마케팅 전략에 AI를 통합하는 것은 필수 불가결한 요소가 될 것입니다.
전반적으로 마케팅에서 AI의 미래는 유망합니다.
지금 AI를 도입하는 기업은 경쟁 우위를 확보할 뿐만 아니라 미래의 혁신에 대비할 수 있을 것입니다.
AI를 도입하는 것은 단순한 트렌드가 아니라 지속 가능한 성장과 성공을 위한 전략적 필수 요소입니다.
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Meta AI는 Segment Anything Model(SAM)의 출시와 함께 AI 이미지 분할 기술을 발전시키는 데 큰 진전을 이루었습니다.
처음에 SAM은 작업별 전문 지식, 광범위한 훈련 또는 데이터 주석 없이도 모든 이미지 또는 비디오의 모든 객체를 세분화할 수 있도록 함으로써 객체 세분화를 대중화하도록 설계되었습니다.
이러한 기반을 바탕으로 Meta AI는 기존 모델을 대폭 업그레이드한 SAM 2를 출시하여 AI 이미지 세분화 영역에서 가능한 것의 경계를 넓혔습니다.
SAM 2는 이미지와 동영상 모두에서 실시간으로 즉각적인 세분화를 지원하는 통합 모델을 제공합니다.
이 새로운 버전은 세분화 정확도와 성능을 크게 향상시키는 동시에 이전 버전에 비해 상호 작용 시간을 3배나 줄였습니다.
SAM 2의 제로 샷 일반화 기능은 사용자 지정 조정 없이도 이전에 볼 수 없었던 시각적 콘텐츠의 객체를 분할할 수 있어 매우 다양하고 강력합니다.
객체 세분화 분야에서 SAM 2의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
증강 현실에서 과학 연구에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
이미지 및 비디오 데이터 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공하는 SAM 2는 시각적 콘텐츠와 상호 작용하고 분석하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다.

메타 AI가 선보인 Segment Anything Model 2(SAM 2)는 이전 버전과 차별화되는 몇 가지 획기적인 기능을 제공합니다.
첫째, SAM 2는 이미지와 동영상 모두에 대한 원활한 기능을 제공하여 실시간으로 신속하게 오브젝트를 분할하는 데 탁월합니다.
즉, 사용자는 개체를 신속하게 분할하여 콘텐츠 제작부터 과학적 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 효율성을 높일 수 있습니다.
SAM 2의 가장 주목할 만한 기능 중 하나는 제로 샷 일반화 기능입니다.
이 기능을 통해 모델은 사용자 지정 조정 없이도 이전에 본 적이 없는 시각적 콘텐츠의 오브젝트를 정확하게 분할할 수 있습니다.
이러한 다용도성 덕분에 SAM 2는 수중 사진부터 의료 이미지에 이르기까지 다양한 영역에서 높은 적응성을 자랑합니다.
또한 SAM 2는 향상된 세분화 정확도를 제공하는 동시에 기존 모델에 비해 인터랙션 시간을 3배나 대폭 줄였습니다.
이러한 개선은 빠르고 정확한 물체 분할이 필요한 애플리케이션에 매우 중요하며, 이를 통해 사용자 경험과 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
통합 모델인 SAM 2는 다양한 실제 사용 사례를 지원하여 혁신적인 AI 기반 경험을 위한 기반을 마련합니다.

Meta의 Segment Anything Model 2(SAM 2)는 다양한 분야에 혁신적인 기능을 제공하며, 특히 시각 데이터와 상호 작용하고 이해하는 방식을 개선합니다.
증강현실 및 가상현실(AR/VR)에서 SAM 2는 사용자의 시선을 기반으로 객체를 세분화하여 보다 직관적이고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자는 보는 것만으로 가상 객체를 선택하고 조작할 수 있어 사용자 인터페이스와 상호작용 패턴을 혁신적으로 개선할 수 있습니다.
크리에이티브 업계에서 SAM 2는 비디오 편집이나 디지털 콜라주 제작과 같은 작업에 매우 유용합니다.
실시간으로 정확한 AI 이미지 분할을 수행하는 기능 덕분에 크리에이터는 이미지와 동영상 내의 요소를 빠르고 효율적으로 분리하고 편집할 수 있습니다.
이를 통해 혁신적인 콘텐츠와 예술적 표현을 위한 새로운 길이 열립니다.
또한 SAM 2는 과학 연구 분야에서도 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.
이미 수중 이미지를 분할하고 분석할 수 있는 해양 과학과 세포 구조를 식별하거나 피부암과 같은 질환을 감지하는 데 도움을 주는 의료 영상 분야에서 그 가능성을 입증했습니다.
이러한 애플리케이션은 연구 역량을 향상시킬 뿐만 아니라 과학 지식과 의료 진단의 발전에도 기여합니다.

특히 작업별 전문 지식과 방대한 데이터 주석의 필요성을 줄임으로써 AI 이미지 세분화 환경에 큰 변화를 가져온 Meta의 Segment Anything Model 2(SAM 2)가 등장했습니다.
기존에는 정확한 세분화 모델을 생성하려면 전문 기술과 대량의 주석이 달린 데이터에 대한 액세스가 필요했습니다.
신속한 세분화 패러다임과 방대한 SA-1B 데이터 세트를 갖춘 SAM 2는 이 프로세스를 민주화하여 더 많은 사람들이 AI 이미지 세분화에 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다.
SAM 2의 통합은 다양한 산업과 AI 시스템 전반으로 확장됩니다.
사용자 시선에 기반한 객체 세분화를 통해 AR/VR 경험을 향상시키는 것부터 실시간 비디오 편집을 통한 콘텐츠 제작 개선에 이르기까지 SAM 2의 적용 분야는 매우 광범위합니다.
수중 이미지 분석 및 세포 구조 식별과 같은 기능이 연구와 진단을 혁신하는 등 해양 과학 및 의료 영상과 같은 산업 분야에서도 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.
앞으로 SAM 2는 컴퓨터 비전과 멀티모달 이해를 발전시키는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
보이지 않는 시각 영역에 제로 샷 일반화를 적용할 수 있는 능력은 자율주행 차량의 시각 데이터에 더 빠른 주석 도구와 혁신적인 실시간 비디오 효과 등 새로운 가능성을 열어줍니다.
더 큰 AI 시스템의 일부로서 SAM 2는 보다 심도 있는 멀티모달 인사이트를 촉진하여 다양한 맥락에서 시각 정보와 상호 작용하고 이해하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.

메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)와 함께 약 51만 개의 동영상과 60만 개 이상의 마스크렛 주석이 포함된 데이터 세트인 SA-V도 출시했습니다.
이 작업이 새로운 컴퓨터 비전 연구를 가속화하는 데 도움이 되기를 바라며 이 데이터세트를 공유합니다 ➡️ https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTFWH4b

– 메타의 AI (@AIatMeta) July 30, 2024

이미지와 동영상에서 실시간으로 즉시 객체를 분할할 수 있는 최초의 통합 모델인 메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)를 소개합니다.
SAM 2는 누구나 자신만의 경험을 구축하는 데 사용할 수 있도록 오늘부터 Apache 2.0에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용 ➡️ https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZfE

– 메타의 인공지능 (@AIatMeta) July 29, 2024