딥체인

최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI 모델을 한 회사가 독점을 하는 것이 안전한지 아니면 오픈소스로 모두가 접근할 수 있도록 하는 것이 안전할지에 대한 논의가 많습니다. 이때 오픈소스 생태계를 구축하여 다양한 이해 관계자가 접근할 수 있도록 하는 방법 중 하나로 블록체인 기술을 활용하는 방안이 있습니다. 블록체인은 탈중앙화와 투명성을 제공하는 기술로서, AI 모델의 개방성과 안전성을 보장하기 위해 적용될 수 있습니다. 블록체인 기술의 적용 가능성 다음은 블록체인을 활용하여 오픈소스 AI 모델 생태계를 구축하는 방법에 대한 설명입니다. 분산 네트워크 구성: 블록체인은 탈중앙화된 분산 네트워크를 제공합니다. 여러 참여자들이 노드로 연결되어 데이터와 AI 모델을 저장하고 공유합니다. 각 노드는 모든 거래..

생성된 창작물의 저작권 저작권은 어떤 작품이나 창작물을 만든 사람에게 그 작품을 독점적으로 이용하고 배포할 수 있는 권리를 주는 법적 보호입니다. 이미지 생성 AI는 딥러닝과 기계 학습 기술을 사용하여 사람의 감독 없이 이미지를 생성하는 기술을 말합니다. 이런 AI 시스템은 기존의 이미지를 학습하고 모방하여 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이미지 생성 AI로 생성된 이미지의 저작권 문제에 대해 알아보겠습니다: AI 자체에는 저작권이 없습니다: AI 시스템은 자체적으로 창작물을 가지지 않습니다. 그 자체로는 저작물을 생성한 주체가 아니기 때문에 저작권이 없습니다. 훈련 데이터의 저작권: 이미지 생성 AI는 훈련을 위해 대규모 이미지 데이터 세트를 사용합니다. 이 훈련 데이터들은 기존의 이미지들로부터 ..

GPT(GPT-3)와 BERT는 모두 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 각각 획기적인 성능을 보여주었고, 딥러닝의 발전에 큰 기여를 한 모델들입니다. 하지만 이 두 모델은 구조와 학습 방법, 사용 용도 등에서 다른 점이 있습니다. 아래에서 GPT와 BERT의 주요 차이점을 자세히 설명하겠습니다. 아키텍처 GPT(GPT-3): GPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT-3는 특히 1750억 개의 파라미터를 가진 규모가 큰 모델로, 언어 모델(Language Model)로서 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-3는 단방향 언어 모델로, 문맥을 이전 토큰들만으로 이해합니다. ..

트랜스포머(Transformer)는 딥러닝에서 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 관련된 다양한 작업에 사용되는 모델 중 하나로, "Attention Is All You Need" 라는 논문에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 기존의 시퀀스 모델 대신에 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장을 처리하는 혁신적인 아키텍처를 제시했습니다. 트랜스포머 모델은 특히 번역, 문장 생성, 감성 분석, 기계 번역 등과 같은 시퀀스 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 트랜스포머의 기본 아이디어는 인코더와 디코더라는 두..

Energy-based model 에너지 기반 모델(energy-based model)은 확률적 생성 모델 중 하나로, 데이터를 확률적인 에너지 함수를 통해 표현하는 모델입니다. 데이터가 주어졌을 때, 이 에너지 함수를 이용하여 해당 데이터가 얼마나 "적절하지 않은지"를 측정하고, 낮은 에너지 값을 갖는 데이터가 높은 확률을 가지도록 모델을 학습시킵니다. 이런 접근 방식을 사용하여 데이터의 분포를 학습하는데 주로 사용됩니다. 에너지 기반 모델은 실제 데이터의 확률 분포를 직접 모델링하지 않습니다. 대신, 데이터를 생성하는 과정을 일종의 에너지 함수를 이용해 표현합니다. 에너지 함수는 일반적으로 데이터가 "적합하지 않은 정도"를 나타내며, 낮은 에너지 값을 가지는 데이터가 실제 데이터와 더 가까운 것으로 ..

WGAN WGAN(워서스테인 거리 생성적 적대 신경망, Wasserstein Generative Adversarial Network)은 GAN의 한 변형으로서, GAN의 안정성과 생성된 이미지의 품질을 향상시키기 위해 도입된 개념입니다. WGAN은 기존 GAN의 손실 함수를 Wasserstein 거리를 기반으로 재정의하여, 모드 붕괴와 학습 불안정성 문제를 완화시키고 안정적인 학습을 가능하게 합니다. WGAN이 도입하는 주요 개념은 다음과 같습니다: Wasserstein 거리: Wasserstein 거리(또는 Earth-Mover's Distance)는 두 분포 사이의 거리를 계산하는 방법으로, 기존 GAN에서 사용되던 JS Divergence나 KL Divergence보다 더 안정적이고 좋은 거리 측정..

GAN GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들이 제안한 딥러닝 모델로, 생성 모델(Generative Model)의 한 종류입니다. GAN은 가짜 데이터를 생성하는 생성자(Generator)와 진짜와 가짜 데이터를 구별하는 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 이 두 신경망은 서로 경쟁하면서 훈련되어, 점차적으로 더 좋은 가짜 데이터를 생성하도록 학습됩니다. GAN은 수학적으로 다음과 같이 표현할 수 있습니다: 생성자(Generator): Generator는 잠재 공간(latent space)에서 무작위로 뽑은 잠재 변수(z)를 입력으로 받아, 가짜 데이터(G)를 생성합니다. Generator는..

VAE(Variational Autoencoder)는 생성 모델 중 하나로, 주어진 데이터를 잠재 공간으로 매핑하고, 잠재 공간에서 샘플링하여 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. VAE는 딥러닝에서 많이 사용되며, 특히 이미지 생성, 이미지 복원, 데이터 압축 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. VAE는 주로 오토인코더(autoencoder) 구조를 기반으로 하며, 기존 오토인코더와의 주요 차이점은 잠재 공간(latent space)의 표현을 확률적으로 모델링한다는 점입니다. 이로 인해 VAE는 데이터의 불확실성을 모델링할 수 있고, 더욱 적은 차원으로 효과적으로 데이터를 압축하고 복원할 수 있습니다. VAE의 핵심 아이디어는 데이터를 잠재 변수(z)와 관련된 확률 분포로 가정하..

확률적 생성 모델 확률적 생성 모델은 주어진 데이터의 분포를 학습하고, 그 분포를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 이 모델들은 특히 자연어 처리, 이미지 생성, 음악 작곡 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 생성적 모델(Generative Models)이라고도 불립니다. 확률적 생성 모델은 다음과 같은 주요 특징을 갖습니다: 확률 분포 모델링: 확률적 생성 모델은 주어진 데이터의 분포를 학습하기 위해 먼저 확률 분포 모델을 정의합니다. 이 확률 분포 모델은 데이터가 생성될 수 있는 확률을 표현합니다. 데이터가 어떤 확률적인 과정을 통해 생성되었을 것이라 가정하며, 이를 학습하여 모델을 생성합니다. 생성 과정: 학습된 확률 분포 모델을 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 과정은 간단히 말하면 ..

p2wpkh 스크립트 P2WPKH 스크립트는 비트코인과 비트코인 기반의 암호화폐에서 사용되는 스크립트 유형 중 하나입니다. 이것은 Segregated Witness (SegWit)이라는 프로토콜 업그레이드와 관련이 있습니다. P2WPKH는 "Pay to Witness Public Key Hash"의 약어로, 기본적으로는 보내는 쪽이 수신자의 공개 키 해시에 비트코인을 송금하는 방법을 말합니다. P2WPKH 스크립트는 SegWit 주소 형식 중 하나인 "bc1"로 시작하는 주소를 사용합니다. 이 주소 형식은 이전에 사용되던 "1"로 시작하는 주소와는 다른 형태를 가지고 있습니다. 자세한 설명을 위해 P2WPKH 스크립트가 작동하는 방식을 살펴보겠습니다: 수신자의 주소 생성: 수신자가 비트코인을 받기 위해 ..