AI 모델 성능 평가, LLM·VLM과 미래 AI 모델 상세페이지
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- 2025.09.24 전자책, 종이책 동시 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 7.2만 자
- 8.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791143010346
UCI
-
AI 모델 성능 평가, LLM·VLM과 미래 AI 모델
작품 정보
AI 모델 평가, 새로운 기준을 세우다
챗GPT의 등장은 기존 성능 평가 지표의 한계를 드러냈다. 정확도나 BLEU 점수만으로는 창의성, 추론 능력, 윤리성까지 포괄하는 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 언어 모델(VLM)의 능력을 설명하기 어렵다.
이 책은 LLM과 VLM, 이미지 생성 모델 등 최신 AI를 평가하는 지표와 프레임워크를 체계적으로 정리한다. 퍼플렉시티, ROUGE, FID, CLIP 스코어 같은 기술적 기준은 물론, 산업별 특화 사례와 로봇의 체화된 추론 평가까지 다룬다. 더 나아가 AI의 안전성·윤리성·지속 가능성을 핵심 평가 축으로 제시하고, AGI를 향한 새로운 패러다임을 탐구한다. 연구개발 제안서 작성과 정책 기획에 필요한 지표를 제공하면서도, 단순한 기술 측정이 아닌 사회적 책임과 가치에 맞는 평가의 필요성을 강조한다. AI가 인류의 미래에 기여할 수 있는 방향을 찾고자 하는 연구자, 개발자, 정책 담당자에게 필요한 정보를 담았다.
챗GPT의 등장은 기존 성능 평가 지표의 한계를 드러냈다. 정확도나 BLEU 점수만으로는 창의성, 추론 능력, 윤리성까지 포괄하는 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 언어 모델(VLM)의 능력을 설명하기 어렵다.
이 책은 LLM과 VLM, 이미지 생성 모델 등 최신 AI를 평가하는 지표와 프레임워크를 체계적으로 정리한다. 퍼플렉시티, ROUGE, FID, CLIP 스코어 같은 기술적 기준은 물론, 산업별 특화 사례와 로봇의 체화된 추론 평가까지 다룬다. 더 나아가 AI의 안전성·윤리성·지속 가능성을 핵심 평가 축으로 제시하고, AGI를 향한 새로운 패러다임을 탐구한다. 연구개발 제안서 작성과 정책 기획에 필요한 지표를 제공하면서도, 단순한 기술 측정이 아닌 사회적 책임과 가치에 맞는 평가의 필요성을 강조한다. AI가 인류의 미래에 기여할 수 있는 방향을 찾고자 하는 연구자, 개발자, 정책 담당자에게 필요한 정보를 담았다.
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