반응형 구글딥마인드2 구글 딥마인드, 임베딩 기반 검색의 한계 발견: RAG 시스템의 미래는? 벡터 임베딩이란 무엇인가?텍스트와 이미지를 벡터로 변환하는 과정인공지능(AI) 검색과 생성 시스템의 핵심 기술 중 하나는 벡터 임베딩(Vector Embedding) 입니다. 임베딩은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터를 고차원 공간의 숫자 벡터로 변환하는 과정을 뜻합니다. 예를 들어 “사과”라는 단어와 “배”라는 단어는 과일이라는 의미적 유사성을 공유하기 때문에, 임베딩 공간에서는 두 벡터가 서로 가까운 위치에 배치됩니다.이렇게 변환된 벡터를 활용하면 단순히 문자가 일치하는 검색이 아니라, 의미 기반 검색(Semantic Search) 이 가능해집니다. 이는 자연어 처리(NLP)와 검색 증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 폭넓게 사용되는 방.. 2025. 9. 16. 구글, 2030년까지 AGI 등장 가능성 경고... '재귀적 개선'이 핵심 변수 메타 타이틀: 구글, 2030년까지 AGI 등장 경고 - 재귀적 AI 개선의 위험성메타 설명: 구글 딥마인드 연구진은 2030년까지 예외적인 인공일반지능(AGI) 등장 가능성을 경고하며, 가장 위험한 시나리오로 '재귀적 AI 개선'을 지목했습니다. 재귀적 개선이 무엇인지, 그 위험성과 대처 방안은 무엇인지 살펴봅니다.1. 구글 딥마인드의 2030년 AGI 예측과 배경구글 딥마인드는 최근 145페이지 분량의 논문 'AI 안전을 위한 기술적 접근(An Approach to Technical AGI Safety and Security)'을 통해, 2030년까지 인공일반지능(AGI)이 등장할 수 있다고 경고했습니다. 이 논문은 쉐인 레그 딥마인드 공동 창립자 등 30명의 연구진이 참여하여 작성되었습니다.연구진은.. 2025. 4. 3. 이전 1 다음 반응형
