[내일배움캠프 사전캠프] 5일차 - 파운데이션, 생성형 AI, LLM

🌱 TIL (Today I Learned)

 

피그마(Figma) 강의 수강

* 실전에 가까운 테크닉 위주

수업 목표
- UI 디자인 환경 이해, 적합한 디자인 원칙 수립
- 피그마 스타일 생성 및 관리
- 컴포넌트 개념 이해, 기능 및 형태 분류

1. UI 디자인에서의 컬러와 폰트
2. 컴포넌트와 인스턴스 ★중요한 기능★

[파운데이션] //엘리먼트 요소라고 부르기도 함

- UI를 구성하는 가장 작은 알갱이(기초 재료)
ㄴ UI: 버튼, 체크박스, 라디오, 탭, 폰트, 아이콘 등 모든 요소
 > UI는 기초 재료인 파운데이션/컴포넌트로 나눌 수 있음

 

[파운데이션의 구성]

- 색상

- 서체(폰트, 타이포그라피)

- 간격, 여백

- 곡률

- 그리드
 > 작업물을 만들 때, 몇 개 기둥을 기준으로 삼을 것인가?(파운데이션이라고 볼 수도 아닐수도 있음)

- 고도(높이 개념)

- 아이콘

 

 

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AI 강의 수강

ㄴ 생성형 AI와 LLM의 원리

[LLM] - Large Language Model (거대 언어 모델)
ㄴ 언어를 먹고 언어를 뱉은 AI (이해하지는 못하고 단지 예측)
 1. 어떤 문장 -> 모델이 알 수 있는 벡터 or 스칼라 값과 가장 유사한 값을 대조
 2. 답변해야 하는 가장 적합한 값을 찾음

ex) 머리 감을 때 좋은 샴푸 추천해줘. 태엽을 감다, 먹는 감, 가장 많이 팔린 샴푸? => 감는다는 의미, 좋다 라는 의미를 이해하지 못함

[1차원 표현]

태엽을 감다 => 태엽:35, 감다:15 눈을 감다 => 눈을:27, 감다:486 ** 실제로는 4천차원 넘게 복잡하게 표현됨 **

[임베딩]
문장을 수치화(벡터화) 하는 방법
즉, LLM이 문장을 이해하기 위한 첫번째 단계는 사람의 언어를 임베딩 작업을 통해 수치화하는것.

[Fine-tuning, RAG]

1. Fine-tuning(미세조정)
ㄴ LLM의 특정 매개변수를 수정하는 작업

ex) 새로운 데이터를 학습시키거나, 답변 최대 길이를 수정하거나

* 장점: 비교적 작업속도 빠름
 > 매개 변수만 조정하면 되어서 (모든 것이 그런 건 또 아님)
* 단점: 결과를 보는데까지 시간이 오래걸리고 마음에 들지 않으면 새로 미세조정이 필요함

2. RAG
ㄴ 검색증강생성
 > 기존 학습된 내용 + 추가 정보 (학습 필요 없음)
 > 가공을 해서 보여줘야지만 RAG라고 함

ex) Web에 있는 내용을 참고하게 하거나, 핸드폰 그림들을 참고하게 하거나 등

* 장점: 별도 학습 필요 없음. (새로운 정보가 있는 밥상 give)
* 단점: RAG를 설계, 구축, 적용, 유지보스 작업 필요 => 엄청난 작업 비용이 들어감

[퀴즈]

Q1. 다음 중 생성형 LLM에 해당하는 것은?
1. Claude
2. Grok
3. ChatGPT
4. LLama

 

정답 !

모두 다 정답
chatgpt -> 온라인 환경에서 사용하기 좋음
llama소형으로 만들 수 있는 오프라인 상황에서 사용 가능

Q2. 다음 정의를 말해주세요.

1. (단답형) LLM의 답변 최적화를 위해 외부 지식 베이스를 활용하는 기술

RAG

2. (단답형) AI 모델의 최적화하기 위해 매개변수를 조정하는 활동

Fine-tuning

3. (서술형) LLM이란?

나만의 답변: 거대 언어 모델, 사람의 언어를 AI의 언어로 임베딩하여 답변해주는 모델 !

[당일 과제]
LLM을 활용해서 내 직무 관련 업무의 문서 만들어보기

(시간 부족하여 진행하지 못함 ㅠㅠ 차주 TIL 내 작성 예정 !)

 

 

오늘은 Figma 배너 기획안 작성에 모든 시간을 쏟았던 것 같다 ..

학습 조금 일찍 시작 안했으면 큰일날 뻔 ㅎㅎ..

저번 캔바 기획 때 작성했던 워크플로와 비교해보면 훨씬 더 많은 내용을 자세히 담으려고 애썼다.

주말에도 시간 틈틈히 내서 강의 들어야 애써 만든 기획안을 날리지 않고 제대로 디자인 해볼 수 있을 것 같다.

 

 

고생했다 나 자신 ㅠ

 

 

내가 작성한 배너 기획안 : LINK

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