반응형 머신러닝4 AI 모델 붕괴의 위험: AI가 생성한 데이터를 학습하면 생기는 문제점 AI 기술의 발전은 우리 삶의 다양한 측면을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 그러나 최근 Nature에 실린 연구자료에 따르면, AI가 생성한 데이터를 다시 학습하는 과정에서 AI 모델이 붕괴될 위험이 커지고 있습니다. 특히 인터넷 상에 급증하는 AI 생성 콘텐츠는 대규모 언어 모델(LLM)의 안정성을 심각하게 위협할 수 있습니다. 이번 블로그 포스팅에서는 Nature에 실린 Shumailov et al.의 연구 결과를 바탕으로 AI 생성 콘텐츠의 급증과 그 영향, 대규모 언어 모델의 붕괴 메커니즘, 그리고 이를 방지하기 위한 해결책에 대해 심도 있게 다루어 보겠습니다. 이 포스팅을 통해 독자 여러분께서 AI 기술의 미래와 이를 안전하게 발전시키기 위한 전략에 대해 신뢰할 수 있는 정보를 얻으실 수 있기.. 2024. 7. 29. Nvidia RTX 4060Ti 기반 Ubuntu에서 CUDA + cuDNN + Tensorflow + Pytorch 설치 넉넉한 GPU 메모리 구성으로 가성비 좋은 GeForce RTX 4060Ti 16G를 사용해 Ubuntu 리눅스 환경에서 머신러닝 모델을 연구하고 있습니다. 그동안 TensorFlow와 PyTorch 환경을 셋업하는 과정에서 만난 버전 호환성 문제로 고생을 많이 해서 설치에 성공했던 사례를 글로 정리하여 같은 문제를 겪고 계신 분들에게 도움이 되고자 합니다. GPU 가속 머신러닝 개발환경을 구축하기 위한 첫걸음은 운영체제에서 GPU를 인식하도록 드라이버를 설치하는 것입니다. 그 후에는 TensorFlow와 PyTorch의 명령을 GPU로 전달하기 위해 CUDA와 cuDNN을 설치해야 하며, 마지막으로 TensorFlow 및 PyTorch 를 설치합니다. 각 단계마다 소프트웨어의 버전 호환성이 중요하며, .. 2024. 5. 5. 가성비 최강 NVIDIA RTX 3050 게이밍 노트북으로 TensorFlow GPU 가속 시작하기: CUDA와 cuDNN 설치 (2024.04. 업데이트) AI와 머신러닝의 세계가 발전함에 따라, 첨단 기술과 강력한 컴퓨팅 환경의 필요성이 점점 더 강조되고 있습니다. 이러한 환경을 구축하기 위해 많은 이들이 클라우드 데이터센터의 첨단 GPU를 활용하고 있으며, 특히 NVIDIA A100과 같은 하드웨어는 대규모 데이터셋의 처리와 복잡한 AI 알고리즘 실행에 있어 놀라운 속도와 효율성을 보여줍니다. 그러나, 이러한 하드웨어에 대한 접근성은 모든 이에게 열려있는 것이 아니며, 특히 예산과 자원이 제한된 개인 개발자나 학습자에게는 더욱 큰 도전으로 다가옵니다. 이러한 현실적인 제약 속에서, 저는 가성비가 좋은 NVIDIA RTX 3050을 장착한 노트북에서 TensorFlow GPU 환경을 구축하기로 결심했습니다. 이 결정에는 TensorFlow의 최신 버전을 .. 2024. 4. 10. 가성비 최강 NVIDIA RTX 3050 게이밍 노트북으로 TensorFlow GPU 가속 시작하기: CUDA와 cuDNN 설치 AI와 머신러닝의 세계가 발전함에 따라, 첨단 기술과 강력한 컴퓨팅 환경의 필요성이 점점 더 강조되고 있습니다. 이러한 환경을 구축하기 위해 많은 이들이 클라우드 데이터센터의 첨단 GPU를 활용하고 있으며, 특히 NVIDIA A100과 같은 하드웨어는 대규모 데이터셋의 처리와 복잡한 AI 알고리즘 실행에 있어 놀라운 속도와 효율성을 보여줍니다. 그러나, 이러한 하드웨어에 대한 접근성은 모든 이에게 열려있는 것이 아니며, 특히 예산과 자원이 제한된 개인 개발자나 학습자에게는 더욱 큰 도전으로 다가옵니다. 이러한 현실적인 제약 속에서, 저는 가성비가 좋은 NVIDIA RTX 3050을 장착한 노트북에서 TensorFlow GPU 환경을 구축하기로 결심했습니다. 이 결정에는 TensorFlow의 최신 버전을 .. 2024. 2. 28. 이전 1 다음 반응형
