Full transcript
오늘 만들 것 — AI 직원에게 두뇌 학습시키기
0:00여러분과 저는 완전 무료 영원으로
0:02AI 1인 기업 만들기에 도전을 하고
0:04있습니다. 맞죠? 우리가 모두
0:06고민하고 있는 건 바이브 코딩으로 뭐
0:08웹사이트나 모바일 앱, 유튜브 채널을
0:11만들어도 이걸로 어떻게 마케팅하고
0:14수익화를 할지 이게 고민일 겁니다.
0:16AI 1인 기업이라고 하면은 사람인
0:18나는 모든 관리만 하고 인공지능
0:21에이전트들을 고용을 해서 그들이
0:23움직이고 일을 할 수 있는 형태로
0:26만들어 줘야 되는 건데요. 그럼
0:27우리가 이제 풀어야 될 문제는 어떤
0:29인공지능을 어떻게 고용을 하고 활용을
0:33할 것인지에 대해서 고민을 하고
0:35풀어야 합니다. 그래서 오늘은
0:37여러분들을 위해서 제가 개발하고 있는
0:39완전 무료 AI 1인 기업 프로그램을
0:42소개해 드리려고 합니다. 로컬 AI를
0:44바로 여기서 가져올 수 있고 지식
0:46주입 브랜 인젝션만 누르면 다른
0:48사람들의 지식을 가져옵니다. 이렇게
0:50외부에서 가져온 기억은 사람으로
0:52따지면 금방 잊어먹는 기억이거든요.
0:55이거를 장기 기억으로 갈 수 있도록
0:58학습까지 시키는 걸 만들었습니다.
1:00저는이 프로그램 안에 들어가 있는
1:02모든 코어 [음악] 지식을
1:03여러분들에게 드리고이 도구 또한 그냥
1:06드릴 겁니다. 지금이 인공지능 시대는
1:08너무나도 기회가 많은 시대이고이
1:11기회가 소수가 아닌 조금 더 많은
1:13사람들에게 전달되고 주어졌으면
1:16좋겠다는 생각 때문입니다.
1:20안녕하세요. 커넥트 AI랩 여러분의
1:22AI멘토제입니다.
1:24자, 여러분, 저희가 함께 만들고
1:25있는 AI 1인 기업 도구 어,
1:27커넥트 AI가 점점 대단해지고
1:30있습니다. 이제는 LM 스튜디오나
1:32올라마 필요 없이이 자체적으로 커넥트
1:34AI에서 로컬 AI를 불러올 수 있고
1:36그냥 일반 로컬 AI 모두가 사용하는
1:38인공지능이 아니라 우리가 직접 학습할
왜 AI를 학습시켜야 할까? (갓 졸업한 직원 비유)
1:41수 있게끔까지 개발이 되었어요. 이게
1:44뭐냐면 조금 쉽게 설명을 해
1:45드릴게요. 예를 들어서 제가 회사를
1:48만들었습니다. 그리고 직원들을 고용을
1:50했어요.이 이 직원들은 대학교를 갓
1:53졸업해서 뭔가 기본적인 지식은 있지만
1:56내 회사에 관련된 또는 대표가 가지고
1:59있는 지식, 우리 회사의 어떤 꿈,
2:02목표, 전문적인 지식 이거를 아직
2:06모릅니다. 그럼이 친구들을 학습하기
2:08위해서는 야, 너네들 일로 와 봐.
2:10내가 이거 알려 줄테니까 잘 들어.
2:13배워야 된다. 야, 야책이는 말이야
2:16운영을 하는 거야. 야, 배달을 빨리
2:18하려면 여기로 가야 돼. 유튜브
2:20콘텐츠 만들 때는 그냥 만드는게
2:22아니라 저기 1등을 봐야지.
2:24[콧방귀] 그런 식으로 하면서 좀
2:25알려 줘야 되는데 그게 여태까지
2:27없었죠. 그리고 뭐 이런 지식이
2:29있다고 하더라도 외부 정보들을 싹 다
2:31가져와 가지고 이거를 뭐 클로드나
2:34이런 재미나에 연결 했었을 때 토큰도
2:37많이 들기도 하고 돈도 많이 들기도
2:38하고 이런 식으로 그냥 클라우드
2:41AI를 썼었을 때 뭔가에 부담이
2:43되었습니다. 그죠? 이거를 해결할 수
2:46있는 방법이 있습니다. 지식을
2:48가져오고 나만의 인공지능 두뇌를
2:50연결을 하고이 지식 중에서 중요한
2:53부분은 나만의 인공지능 모델에 학습을
2:56시키는 거예요. 직원을 예제로
2:57들면은이 직원을 앉혀 놓고 여러 가지
3:00책들을 준 다음에 야 이거 공부해
3:02봐. 야 이거 공부해 봐. 야 이거
3:04공부해 봐. 이렇게 학습을 시키는
3:07거죠. 되게 재밌는 포인트는 우리가
3:09실제로 직원을 고용을 해서 양성을
3:11하고 되게 똑똑하게 만든다면이 친구가
3:15노하우를 배워 가지고 자기가 차릴
3:17수도 있고 아니면 다른 회사에 들어갈
3:19수도 있고 하거든요. 하지만 우리만의
절대 배신하지 않는 AI 직원
3:22인공지능 에이전트는 절대 배신을 하지
3:25않습니다. 그리고 월급도 필요 없고
3:28휴가도 필요 없고 뒤에서 정치를
3:30만들지도 않고 일 시키면 그냥 일만
3:33굉장히 잘해요. 이거를 하기 위해선
3:34기존의 인공지능 연구원들, 전문가들은
3:38이게 굉장히 쉽습니다. 딥러닝 같은
3:40경우에도 여러 가지 학습 방법이 있고
3:42데이터를 모아서 뭐 전 처리하고
3:44학습시키고 더 효율적으로 하고 로스
3:46줄이고 이거는 저희가 항상 해 왔었던
3:49것들이에요. 하지만 대중들이
3:51인공지능을 학습시킨다는 것은 너무나도
3:55고차원적이고 어려운 문제였습니다.
3:57그래서 제가 이걸 한번 풀어 보려고
3:59해요. 저희 모든 제 구독자분들,
4:01대표님들 또한 나만의 인공지능
4:03에이전트를 만들어 볼 수 있지
4:04않을까? 그런 꿈 같은 희망을 갖고
4:06이걸 만들고 있습니다. 저는 가능할
커넥트 AI 다운로드 & 첫 실행
4:09거라고 생각하거든요. 제 이렇게
4:10다운로드 페이지를 하나 드릴 건데
4:12여기서 자신에게 맞는 환경을 하나
4:14선택해서 다운로드를 받아 주세요.
4:16나는 윈도우예요. 그럼 이걸 다운로드
4:18받아 주시면 되고 어 저는 뭐
4:20맥인텔이에요. 이거 뭐 실리콘이에요.
4:23이거 다운로드 받아 주시면 됩니다.
4:25다운로드 받으신 다음에 프로그램을
4:26실행을 하시면 요러한 화면이 뜰
4:29겁니다. 뭐 이렇게 뜰 거예요.
4:30여기에다가 이제 뭐 명령을 할 수도
4:34있고 안녕 넌 누구니?라고
4:37해 볼까요? 그러면 여기다가 안녕 넌
4:40누니라고 하니까 AI 모델이 안
4:42켜졌어요. 여기서 골라서 사용을 눌러
4:44주세요라고 하네요. 그렇죠? 요걸
4:47눌러 볼게요. 로보트를 눌러 보니까
4:50이런게 떴습니다. 여기에는
4:52AIM이라고 되어 있고 누르니까
4:55나만의 인공지능 팀이 뿅뿅 하면서
4:57나오죠. 이게 무슨 소리지? 그리고이
4:59밑에는 여러 가지 인공지능
5:01에이전트들이 있습니다. 그리고 AI를
5:04골라 주세요. 내 모델 검색.이 이
5:06인공지능 모델을 설정하는 부분이 쭉
5:09있어요. 지금 제가 다운로드 받은
5:11인공지능 모델이 두 개가 있네요.
5:13어, 멘토님, 저는 여기 내 모델에
5:15이게 없는데요라고 하시면 여러 가지
5:17로컬 AI들이 있습니다.이 로컬
5:20AI란
5:22뭐 클로드나 재미나이처럼 돈을 내고서
5:24사용을 하는게 아니라 내가 인공지능
5:27모델을 뿅 하면서 다운로드 받아서 내
5:30컴퓨터 안에다 넣습니다. 그리고 내
5:32컴퓨터 안에서 실행을 하는 거예요.
5:35그러니까 완전히 무료고 보완도 되고
5:39그리고 인터넷 없이도 사용을 할 수가
5:40있습니다. 전혀 인터넷 접속 없이 내
5:43컴퓨터에서만 되는 거니깐요. 근데 제
5:45컴퓨터에서 하다 보니까이 좋은
5:47인공지능 모델은 실행을 하기가
5:49어려워요. 그래서 아마 많은 분들이이
5:51인공지능 모델을 좀 저렴한 거를 쓸
로컬 AI 모델 받기 — 젬마(Gemma) 2B
5:54건데 만만한게 잼마 4 E2B입니다.
5:56여기다가 이게 없으면 젠마 4
5:59E2B라고 한번 치시고 검색을 눌러
6:01보세요. 그럼이 여러 가지가
6:03나오잖아요. 그럼 요거 다운로드 해서
6:05받아 주세요. 누른 다음에 받아
6:07주시면 됩니다. 그냥 좀 용량 낮은
6:10걸로 이렇게 받아 주세요. 좀 기다려
6:11볼게요. 받았다고 하면은 여기 위에
6:13내 모델이라고 이게 뜰 거예요.
6:15그러면 여기서 사용을 눌러 주시면
6:18위에 불러오는 중 하면서 잼마 4
6:21E2라고 나올 겁니다. 잼마 4는
6:25구글이 만든 오픈 소스로 모든
6:27사람들에게 제공한 인공지능
6:29모델입니다. 그래서이 친구는 가장
6:30기본적인 두뇌를 가지고 있어요.
6:33그래서 뭐 기본적인 것들은 알지만
6:35저에 대해서 잘 알지를 못합니다.
6:37또는 어떤 특정 분야에 대해서 잘
6:39알지를 못해요. 자, 그러면 여기다가
6:41제가 다시 한번 안녕이라고
6:43물어보겠습니다. 안녕.
6:47이제 대답을 굉장히 잘하네요. 그리고
6:49완전히 빠르죠. 클라우드 AI가 아닌
6:52우리가 키우고 있는 나만의 인공지능
6:53모델이 대답을 하는 거예요. 저는
6:55맥북 프로 M5를 쓰고 있는데 이게
6:58사양이 높진 않고 낮은 거예요. 한
7:0016기B 정도 되는 건데 그럼에도
7:03불구하고 이렇게 빠르게 되고 있는 걸
7:05볼 수 있습니다.요 E2비 모델 같은
7:07경우에는 뭐 스마트폰에서도 가능할
7:09정도로 개발되기 때문에 이런 간단한
7:12것 정도는 어 쓸 수가 있습니다. 어
7:15잘 참고를 하시고요. 그러면 이거를
7:18딱 눌렀을 때 지금 여러 가지
7:19인공지능 에이전트들이 나오잖아요. 뭐
7:22아직까지는 완전히 다 구현이 되진
7:23않았지만 우리가 컨셉을 보게 되면은
7:27CEO 있고 뭐 디자이너 있고 개발
7:30뭐 마케팅 이렇게 있거든요. 이걸
7:32누르게 되면은 여러분들이 이름도 바꿀
7:34수 있습니다. 마케팅 에이전트 또는
7:37사진도 이렇게 넣을 수가 있어요.
7:39인공지는 캐릭터들을 여기다 이렇게
7:41넣어 가지고 할 수가 있는 거죠.
7:43밑에 보면은 마케팅 에이전트의
7:45두뇌라고 되어 있습니다. 자동 두뇌도
7:47있고 이렇게 여러 가지가 있네요.
7:49이게 무슨 뜻일까요, 여러분? 제가
7:51생각할 때는 우리가 사람으로 봤었을
7:53때 마케팅하는 직원, 그리고
7:56유튜브하는 직원, 개발하는 직원,
7:58대표, 운영하는 직원이 사람들이
8:01가지고 있는 지식이 다를 거란
8:03말이죠. 그리고 두뇌가 다를 거란
8:06겁니다. 각각 다른 지식과 두뇌를
8:08가지고 있어야 목표를 이루기 위해서
8:11더 일을 더 잘할 거 아니에요.
8:13그렇죠? 마케팅 에이전트인데 그냥
8:15모두 다 똑같은 두뇌를 사용하면
8:17될까요? 아니죠. 이게 달라져야
8:20한다는 겁니다. 여기서 이렇게
8:21플러스를 눌렀을 때 마케팅
8:23에이전트한테 맞는 인공지능 모델이
8:26들어가야 된다.라는게
8:28제 생각이에요. 그렇죠? 여러분
8:29그렇게 생각하지 않나요? 그러면 저의
8:31목적은 그래 마케팅 에이전트한테이
8:34친구한테 맞는 두뇌를 한번 줘
8:36보자라는게 저희의 지금 목표입니다.
허깅페이스 = AI계의 깃허브
8:39허깅 페이스라는게 있습니다.이 허깅
8:41페이스는 기터브와 같은데 인공지능계의
8:44기터브예요.이 기터브가 코드를 올려
8:48놓은 저장 공간이라고 한다면요 허깅
8:51페이스 자체는 인공지능 모델과 그리고
8:55데이터 세트를 올려 놓는 공간이라고
8:58생각을 하시면 됩니다. 여기
8:59모델이라고 되어 있거든요.이
9:01모델스라고 되어 있는 보면은 여러
9:03가지 인공지는 모델들이 있는데 진짜
9:07사람들이 다 올려 놓은 거거든요.
9:09보면은 여기 메인 테스크 있어 가지고
9:11그림 생성하는 것도 있고 비디오
9:13생성하는 것도 있고 여러 가지가 다
9:16있어요. 근데 이거 모두 무료예요.
9:17만약에 내가이 보다가 좀 마음에 드는
9:19거 있다. 그러면 얼마 전에 나온이
9:21잼마 12B 한번 해 보고 싶다.
9:24그러면 요거 카피 누르신 다음에
9:26여기서 검색에서 복사 붙여 놓게 한
9:28다음에 검색 누르시면 여기 나와요.
9:31눌러 가지고 받기 누르시면은이 위에
9:33것처럼 똑같이 사용을 할 수가
9:35있습니다. 오늘은 뭘 해 볼 거냐면
9:37우리가 받은 인공지능 모델을 학습을
9:41시켜서 여기 허깅 페이스에다가
9:43자동으로 올린 다음에 그걸 받아서
9:45실행을 해 볼 거예요. 정말
9:47재밌겠죠? 그렇게 하려면 두 가지가
9:50필요합니다. 두뇌로 한번 들어가
단기 기억(RAG) vs 장기 기억 (벼락치기 비유)
9:51보세요. 두뇌로 들어가면 단기 기억과
9:55장기 기억이라고 있습니다. 단기
9:57기억, 장기 기억. 여러분, 단기
10:00기억은 뭐죠? 사람이 생각했을 때 딱
10:03그냥 지식을 보고서 바로 까먹는
10:05것들. 예를 들어 벼락직이죠. 우리가
10:08그 옛날에 옛날에 저의 중간고사 볼
10:10때 하루 전에 막 보는 거예요.
10:13벼락치긴 합니다. 딱 시험 전에
10:15엄청나게 막 보는 거예요. 1번에 몇
10:17번 몇 번에 몇 번 1948년 막
10:19이런 식으로 외워요. 나 시험을 바로
10:21본 다음에 끝나고 친구들이랑 떡볶이
10:24먹고 나면은 그게 하나도 기억 안
10:26나잖아요. 그게 단기 기억이에요.이
10:28단기 기억은 어 뭐 어떻게 생각하면은
10:32뭐 R라고 불리는 거 같아요.
10:34Rag는 건 retrievered
10:37generation 일반적인 인공지능
10:39모델이 학습하기 어려운 것들을 R란
10:43어떤 문서로 바로 연결해서 조금 더
10:45대답도 잘하고 개발도 잘할 수 있도록
10:48만들어진게이 RH예요. 근데 얘는
10:51이렇게 연결된 지식이어 가지고이
10:53연결을 끊이면 인공지능 모델이 거기에
10:56있었던 정보를 하나도 가져오지
10:58못합니다. 그러니까 학습한 상태가
11:00아니고 잠깐 연결을 해 둔 거죠.
11:02그래서 장기 기억이라는게 있습니다.
11:05장기 기억은 결합치기가 아니라 내가
11:07꾸준히 어떠한 분야에 대해서 공부하고
11:11연구하고 학습을 한 내용들인 거죠.
11:13이거는 그냥 단기 기억으로 흘려
11:15보내는게 아니라 굉장히 중요한
11:17기억으로서 내 두뇌에 넣어놔야지라고
11:21사람이 판단을 한 거예요. 뭐 예를
11:23들어서 여러분이 뭐 결혼을 했다
11:25그러면 결혼 기념일 아니면 연애를
11:27한다. 그 언제 사귀는지 처음 만난
11:30날짜가 언젠지 또는 신랑의 생일 이런
11:33중요한 날짜들을 기억을 잘하고
11:35있어야겠죠. 그거를 생각을 못
11:37했어요. 까먹었어요. 그럼 어떻게
11:38했어요? 너 결혼 기념을도 기억 못
11:41해. 우리가 사귄 거 기억도 못 해.
11:43빵빵. 이게 혼날 거 아니에요.
11:45그래서 따기를 하는데 딱 맞고 나면은
11:48아, 이거 너무나도 중요한 정보구나.
11:51내 머릿속에 각인시켜 놔야겠다 하면서
11:55둔는 절대이 정보를 까먹지 않습니다.
11:58굉장히 인생이 중요한 정보이기
12:00때문이죠. 인공지능 또한
12:02마찬가지입니다. 중요한 정보는 그리고
12:05양질의 정보는 우리가 단기 기억이
12:08아닌 장기 기억에 넣어놔야지 굉장히
12:11효율적으로 일을 할 수가 있는
12:12거예요. 그렇죠? 우리가 그걸 한번
깃허브 연동 — 토큰 & 지식 저장소 만들기
12:15해 보려고 하는 겁니다.요 단기
12:16기역은 기터부에서 관리를 하고 그리고
12:20장기 기역은 어 허깅 페이스에서
12:23관리를 합니다.요이 두 개를 하기
12:25위해선 기터브와 허깅 페이스가
12:28필요합니다. 여기서 나가셔서요 폴더를
12:31눌러 볼게요. 그러면은 연동이라는게
12:33있을 겁니다.이 두 개를 한번 입력을
12:35해 주세요. 기터브와 그리고 허깅
12:38페이스.이 이 위에 건 여러분들만의
12:40기타브 토큰이라고 하는 건데 아 내
12:43기터브의 주인은 내가 맞아라고 알려
12:46주는 거예요. 그리고이 밑에 거는
12:49나만의 지식 공간이 있을 건데
12:51메모리를 쌓는 공간을 지식 저장소에
12:55이렇게 놓는 겁니다. 이걸 만드는
12:57방법은요 도움말을 누르시게 되면은
13:00여기에 바로 토큰을 만들 수 있는
13:02방법을 여러분들에게 넣어 놨거든요.
13:04여기다가이 토큰 클래식에 들어가셔서
13:07여기 오른쪽에 보면은 제너레이 뉴
13:10토큰이라고 있어요. 새로운 토큰
13:12생성하기. 이걸 누르시고 밑에
13:15클래식을 누르신 다음에 회원 가입을
13:17하고 로그인을 하시고 비밀번호을
13:20만드셔서 들어가시면 요게 뜰 겁니다.
13:23그냥요 레포에만 클릭을 해 주시고
13:26내가이 토큰을 언제까지 유지를 할를
13:28정해 주시면 됩니다. 30일 수도
13:31있고 90일 수도 있고 내가 스스로
13:33정할 수도 있고 계속이 토큰 사용할
13:36거야라고 하면은 노익
13:37exp이ation션 해 주시면
13:38되세요. 그다음에 여기에다가이 토크는
13:42어떤 걸 위한 거야라고 하시면 로컬
13:45AI 이렇게 치시고 상관없습니다.
13:48이거는 여기 밑에 제너레이트 토큰을
13:50눌러 주세요. 맨 오른쪽에요 네모난
13:52거 두 개 있으니까 이거 누르시면
13:54카피가 될 겁니다. 돌아가셔서
13:56여기에다가 복사 붙여 넣기 하시고
13:59저장을 누르세요. 멘토님 이거 지식
14:01저장소는 뭐예요? 이게 뭐냐면 나만의
14:04단기 기억을 저장을 하는 공간이에요.
14:07다시 깃터로 돌아가셔서 요거 버튼
14:09누르시면 이렇게 나오거든요. 여기다가
14:11뉴 누르신 다음에 나만의 레퍼지토리
14:14네임이라고 해서 나만의 인공지능
14:16에이전트 단기 기어 공간을 온라인으로
14:19만들어 놓는 거예요. 그럼 여기다가
14:21뭐 메모리라고 하셔도 괜찮고 뭐
14:23브레인이라고 하도 상관없고 이런
14:25식으로 해 놓은 다음에 생성을
14:27누르시게 되면은 여기에 링 그 주소가
14:29뜰 겁니다.이 이 주소가 뜨면은 여기
14:31코드가 있거든요. 코드에서
14:34뭐 이렇게 클립 보드 누르시게 되면은
14:37주소가 들어갈 겁니다. 저장 누르게
허깅페이스 연동 — 토큰 & 데이터셋 이름
14:39되면 이게 끝난 겁니다. 그리고요
14:40밑에 허깅 페이스를 들어가면은 여기
14:43또한 똑같이 토큰과 데이터셋 이름이
14:46있는데 이게 뭐냐면 토큰은 위에처럼
14:48마찬가지로 네가 허깅 페이스의 주인이
14:52맞아? 허깅 페이스 아이디의 주인이
14:54맞아? 너를 증명해 줘 할 때 토큰을
14:57쓰는 거고 그리고 데이터셋 이름이라고
14:59되어 있는데 인공지능 모델을 장기
15:02기억으로 학습시킬 때는 데이터셋이라고
15:05해 가지고 데이터들이 필요하거든요.
15:07그러니까 여기서 쌓은 단기 기억을
15:10우리가 뒤에 있는 어떤 어 제가
15:12만들어 놓은 어떤 프로그램 버튼
15:13하나를 누르면이 허깅 페이스가 학습할
15:16수 있는 형태로 바꿔요. 이걸 저장을
15:18할 때 어떻게 네가 이름을 정할
15:20거야라고 하는 겁니다. 이건 그렇게
15:22크게 상관없는데 뭐 AMNJ
15:24데이터셋이라고 저는 해 놨고
15:26여러분들은 나의 마이터 마이브레인 뭐
15:29이렇게 하셔도 괜찮고 나의 두뇌야
15:31만약에 여러분들의 이름이 호호라면
15:33호호 데이터야 뭐 이렇게 해도 괜찮고
15:36상관없습니다.
15:38이것도 이름을 그냥 정해 주시고요.
15:40여기 도움말을 누르시게 되면은 요런
15:42로그인하라고 뜨는데 이건 로그인하시면
15:44됩니다. 여기에서 이제 크리에이트 뉴
15:46토큰을 누른 다음에요 레퍼지토리이
15:48부분과 그리고 여기 잡스요 부분을
15:52선택해 주시면 됩니다. 여기에다가이
15:54토큰 이름 여러분들의 토큰 이름을
15:56여기다가 적어 주시면 됩니다.
15:58아무거나 적어 주시면 돼요. 그다음에
15:59크리에이트 토큰 키가 나오거든요.
16:01카피 누르신 다음에 여기다가 다시
16:03돌아가셔서
16:05여기다 넣고 데이터 셋 이름을
16:07아무거나 여러분들이 편하신 대로
16:09예쁘게 지어 주시면 됩니다. 이게
16:11어떻게 들어가냐면 퍼페이스 들어가서
16:13이름을 누르게 되면은이 모델과 그리고
16:16데이터 셋이 나와요.이 모델은 내가
16:18학습시킨 인공지능 모델들이고이 데이터
16:21셋은 내가 여태까지 쌓아 놓은 나만의
16:24지식들, 나의 데이터 셋을 이렇게
16:27올려 놓을 수가 있어요. AI멘토
16:29데이터셋 이런 식으로 되어 있어
16:31가지고 업로드가 되어 있잖아요. 그
16:33이름을 여기다가 적어 주시는 겁니다.
16:35커넥트 AI 데이터. 이렇게 저는
16:38간단하게 적어 볼게요. 저장을
16:39누르시면 됩니다. 자, 돌아가
16:41보겠습니다. 다 됐습니다. 이런
16:42질문을 하실 거예요. 아, 멘토님
16:44그러면 이거 지식 여기다가 단기 기억
16:47지식을 먼저 넣어야겠네요. 이렇게
16:49넣어야 장기 기억에서 학습을 할 거
16:52아니에요. 맞죠? 아, 너무
16:54잘하셨습니다. 맞습니다.이
16:55퍼파지토리를 이렇게 만들었으면이 안에
16:57여러분들의 어떤 메모리들이 이게
16:59쌓이게 될 건데 어떻게 해야겠어요?
17:01마케팅도 잘하고 뭐 코딩도 잘하고
17:04사업하는 것도 잘하고 이런 식으로
17:06양질의 정보를 줘야지이 인공지능이
17:09일을 잘할 거 아니에요. 이상한
17:11정보들 막 넣으면은 멍청이처럼 대답할
17:14거 아니에요. 그렇죠? 여러분들
보랏빛 소가 온다 — 마케팅 지식팩 주입
17:15스스로의 정보를 넣어도 되지만 제가
17:16얼마 전에 비행기 출장 가는 길에요
17:19보라빛 소가 온다라는 마케팅 책을
17:22읽었습니다. 꽤 고전이긴 한데 재밌게
17:25읽었어요.이 보라빛 소가 온다라는
17:27마케팅 책은 유튜브 컨텐츠에서 좀
17:29많이 사용될 것 같은데 서비스를
17:31만들고 광고 홍보를 할 거잖아요.
17:33그랬을 때 예전에는 홍보비만 엄청나게
17:36TV 광고를 하는 그런 식으로
17:38진행됐었는데 이제는 그게 아니라
17:40보라빛 소를 만들어야 된다는 거예요.
17:42보라피소가 뭐냐면 차를 타고 운전을
17:44하고 가고 있습니다. 근데 주위에는
17:47노란색 소가 갈색 빛 소가 이렇게 막
17:50지나가고 있어요. 갈색 소는 굉장히
17:52평범한 거죠. 계속 운전할 겁니다.
17:54근데 갑자기 옆에 반짝반짝 빛나는
17:57보라빛 소가 확 지나간 거예요. 그럼
18:00어떻했어, 여러분? 운전하는 사람이
18:02야 뭐야 저거? 보라빛 소잖아.
18:05브레이크 訳 밟아 가지고 얘들아
18:07얘들아 저거 봐봐. 저거 봐봐. 야
18:09보라빛 소야. 이런 식으로 하면서 더
18:11보게 된다는 겁니다. 우리는 그러한
18:13보라핏 소를 만들어야 된다는게이
18:15마케팅 책에서 나온 거예요. 이걸 좀
18:17대입해 보면은 보라빛 소를 봤다.
18:20와, 이게 뭐지? 더 시청을 하게
18:23된다. 브레이크 밟고 야, 얘들아,
18:26저 보라빛소 좀 봐봐. 콘텐츠를
18:28공유를 한다. 그리고 그들이 또다시
18:31보라빛소를 본다. 공유받은 콘텐츠를
18:35그들 또한 시청을 한다. 이런 식으로
18:38확장 확장 확장된다고 저는 생각을
18:41했거든요.이 내용을 여러분들이 바로
18:43주입할 수 있도록 제가 만들었습니다.
18:45여기 에젤르 AI라는 곳에 들어가면은
18:49쭉쭉 내려보면 여기에 지식 팩들이
18:51있을 거예요. 지식 팩에 보라빛 소가
18:54온다라는 지식이 보일 겁니다. 요거를
18:57딱 눌러요. 그러면 지식팩 인젝션 해
19:00가지고 나의 인공지능 지식
19:02네트워크에요 지식팩을 바로 주입을 할
19:05수가 있습니다. 이걸 눌러 볼게요.
19:07그러면 주입 중 이렇게 해 가지고
19:09자, 여기에 보라빛소가 온다라는
19:11지식팩이 보일 겁니다. 이걸 눌러
19:14볼게요. 여기 지식팩 주입이라는게
19:16있죠? 이렇게 지식팩 주입을 누르게
19:19되면은 그다음에 동기화를 누르면 기터
19:22레퍼 온라인 지식 공간에 저장이 될
19:25겁니다. 이걸 누르기 전에 여러분들
19:26다 깃터브 만드셨죠? 여러분들 위해서
19:29테스트로 하나 만들어 볼게요. 뉴들은
19:31누은 다음에 브레인 테스트 한 다음에
19:34크리에이트 레퍼지토리 생성 레퍼지토리
19:37생성하기 폴더를 생성을 하는 겁니다.
19:40그다음에 여기서 복사하기 눌러
19:43볼게요. 여기 관리 폴더 모양으로
19:45들어가서 연동 아까 토큰을 넣어
19:49놨으니까 기터브에다가 요것만 바꿔서
19:52복사 붙여 넣게 한 다음에 방전에
19:54맞는 걸로 바꾼 다음에 저장을 눌러
19:56볼게요.
19:58우리가 바꾼어요 기억 주소가 들어가
20:01있죠. 어, 밑에 보면은 지식
20:02네트워크가 전혀 없습니다. 블로기
20:04눌러 볼게요. 인터뷰에서 가져옵니다.
20:06여기서이 블러오기를 누르게 되면은
20:09메모리에 있는 온라인 공간에 있는이
20:11기억을 가져올 수 있는데 여기
20:13아무것도 없기 때문에 아무것도 가져올
20:15수가 없습니다.이 지식을 먼저
20:17컴퓨터에다 놓고 그 컴퓨터에 있는
20:19거를 그쪽으로 보내는게 이게
20:21순서예요. 마치 내가 공부한 것을 내
20:25머릿속에다 놓고 만약에이 세상에
20:28어떠한 나의 지식을 넣어 놓는 공간이
20:31있다면 거기다가 뿅 쏴 주는 역할을
20:33하게 됩니다. 그렇게 되면 어떻게
20:35되는 거죠? 뿅 쏴 주게 되면은
20:37거기에서 언제든지 나의 지식을 가져올
20:40수가 있는 거죠. 컴퓨터 고장이 나도
20:42다른 컴퓨터를 쓰더라도 언제
20:44어디서든지 무료로 받아올 수가 있는
20:46겁니다. 자, 그럼 먼저 지식을
20:47넣어야겠죠? 공부를 해 보는 겁니다.
20:49여기 에르.xyz로 XYZ로 들어가게
20:52된 다음에 보라피소가 온다. 누른
20:55다음에 여기에서 지식팩 주입을 한번
20:58눌러 보겠습니다.이 누르게 되면은
21:00주입이 되는 거예요. 브레인이
21:02여기서도 와 지식이 딱 들어왔습니다.
21:05보면은 방금 전에 없었던 마케팅
21:08분야의 지식이 여기 뿅 하면서
21:10들어갔어요. 제가 넣은 마케팅 책인
21:13보라빛소가 온다라는 지식을 여기서
21:16바로 넣었고 알아서 아 이거는 마케팅
21:20지식이구나라는 걸 이제 알려 주는
21:22거죠. 아 이거는 마케팅 지식입니다.
21:25그죠? 그러면 학습을 한 거예요.
21:28얘가 지식을 불러온 겁니다. 이제
21:30동기화를 누르게 되면은 기터브에 여기
21:33들어가 아무것도 없잖아요. 여기서
21:35동기화를 누르게 되면은 기터브에
21:37동기화중 이렇게 해 가지고 다시 한번
21:40새로 고침을 눌러 볼게요. 누르면
21:43여기에 딱 나와 가지고 지식이 여기
21:46쏙 들어가게 됩니다. 오,이 내용들이
21:48쭉 들어갔어요. 나이스. 너무나
학습 전후 비교 — AI가 보랏빛 소를 아는가?
21:50좋습니다. 학습을 한 거죠. 일단
21:52지식을 없애겠습니다. 지식이 없죠.이
21:54이 상태로 얘한테 너 보라빛 소가
21:57뭔지 알아라고 물어볼게요. 보라빛
21:59소를 몰라요. 구체적으로 어떤 것을
22:02말씀하시는지 조금 더 자세히 알려
22:05주시겠어요라고 뜨네요. 거리가 학습을
22:07하지 못한 거죠. 자, 다시 한번요
22:10지식을 입력을 해 볼게요. 학습을 해
22:12보겠습니다. 학습했죠? 여기 다시
22:14지식이 들어왔습니다. 연결이 되어
22:16있죠. 다시 한번 물어보겠습니다. 너
22:19보라빛 소가 뭔지 알아? 사장님,
22:22제가 이해하는 보라핏소가 온다는 세스
22:25고딘의 마케팅 원칙입니다. 평범함은
22:28보이지 않는다는 것입니다.요 보라핏
22:31소에 대해서 아주 잘 나왔습니다.
22:33그렇죠? 근데 조금 시간이 더
22:36걸렸습니다.
22:38이렇게 지식을 넣게 되니까 시간이
22:40조금 더 걸렸어요. 아,이 마케팅
22:43전략은 굉장히 중요하다. 장기 기억에
22:45한번 넣어 보자라는 생각이 드실
22:48겁니다. 그러면 이렇게 장기 기억을
22:50넣게 되면 효율성이 좋아집니다.
22:52지금은 두 개밖에 없지만 데이터가 막
22:55천개, 만 개 이렇게 쌓여 버리게
22:56되면은 지식을 찾기 위해서 굉장히
22:59오랜 시간이 걸립니다. 마케팅 전략,
23:02그리고 뭐 코딩 개발 잘하는 방법,
23:04사업화 전략 이런 걸 찾을 때이
23:06지식들을 막 찾으면서 엄청나게 오랜
23:09시간이 걸리는데이 마케팅 하나뿐만
23:11아니라 여러 개의 인공지능
23:13에이전트들이 협업을 할 때 정말
23:15비효율효적으로 컴퓨팅을 사용을 하게
23:18돼요. 그래서 얘를 효율화시켜 주는게
23:20굉장히 중요합니다. 그리고 그 방법
23:22중에 하나가 장기 기억으로 학습을
23:25잘하는 인공지능 에이전트로 만들어
SFT 파인튜닝 — 데이터셋 변환·업로드
23:27놓는 거예요. 우리 장기 기억으로가
23:30봅시다. 뭐 여러 개의 학습 방법들이
23:32있지만 가장 기본적인 슈퍼바이즈 파인
23:35튜닝이라는 겁니다. 슈퍼바이즈는 어
23:37주입식 교육 같은 거예요. 보라피소는
23:39이거야. 보라빛소는 이거야. 마케팅
23:41방법이야. 이건 마케팅 방법이야.
23:44이런 식으로 계속 계속 그 인공지능
23:46모델한테 학습 주입을 시켜 주는
23:48거예요. 그렇게 [콧방귀] 하기
23:50위해선 여기 단기에가 보면은 제가
23:52책을 정리해서 넣은 지식으로 되어
23:55있는데 그거를 요렇게 변환을 누르게
23:58되면은 그 데이터 세트로 바꿔서
24:01인공지능이 학습할 수 있는 형태로
24:03파인 튜닝할 수 있는 형태로 변경을
24:05합니다. 그리고 다양하게라고 되어
24:07있는 걸 누르게 되면은요 데이터 셋을
24:10여러 가지로 확장시켜서 인공지능이 더
24:14학습을 잘할 수 있도록 만들어요.
24:15보라피 스토어는 마케팅 방법입니다.
24:17리마커를 한 방법입니다. 이거를 더
24:20확장시켜 가지고 조금 조금씩 바꿔서이
24:24데이터를 증폭시키는 역할을 하는
24:26거죠. 요걸 눌러서 변환을 한번 눌러
24:28볼게요. 그러면요 단기 지식가 변환이
24:31됩니다. 학습 데이터로 변환하고
24:33있어요. 그래서 이렇게 두 개를
24:35네쌍으로 한번 만들어 봤습니다.
24:37여기다가 업로드를 누르는 거예요.
24:39업로드를 누르면 어떻게 되냐? 아까
24:42전에 우리가 그 이름을 적어
24:44놨잖아요. 그 이름으로 방금 전에
24:47바꿔 놓은요 데이터셋을 여기다가
24:49업로드를 해 주는 겁니다. 지금
24:51보면은 여기에 어미 어고 해 가지고
24:541분 전에 올려진 데이터 세트가
24:56있어요. 이걸 눌러 보게 되면은
24:58프라이빗이라고 되어 있어서 다른
25:00사람은 접근을 못 하고 여러분 본인만
25:02접근을 할 수 있습니다. 이거는 제가
25:04프로여서 보이는 거고 여기서 파일 앤
25:06버전이라고 누르고 요걸 누르게 되면은
25:09이렇게 바뀌었습니다. 이런 데이터
25:11모양으로 바뀐 거예요. 컨세이션,
25:13대화, 롤. 어떻게 하면 우리
25:15제품이나 서비스가 다른 평범한 경쟁
25:18제품들 사이에서 보라피소처럼 눈에
25:20띄고 주목하게 만들 수 있을까요?
25:23하는 방법은 보라피소가 온다 해서요
25:26마케팅 정리를 했었을 때 세스 고딘이
25:30평범하면 보이지 않으니까 주목할
25:32만하게 리마커블하게 만들어라. 어떻게
25:35하면 리마커블하게 만드냐? 이거를요
25:38학습할 수 있는 형태로 알아서 저희가
25:41자동으로 변경을 해 주고 그걸 가지고
25:43학습을 할 수 있는 겁니다. 그러면
25:45이러한 화면이 보이실 겁니다. 지금
25:48보면은 여기에 모델 이름 정하고
25:51학습이라는 것도 있고 안전 기본
25:53강하게 이런 거 있는데 여러분들은
25:55그냥 일단 기본이라고 해 주시고 내
25:57인공지능 모델을 적어 놓는 거예요.
25:59그러니까 우리는이 마케팅 인공지능
26:01에이전트를 학습시키고 싶은 거예요.
26:04그러면 마케팅
26:07마케팅 인공지능 이름 하나 적갈까요?
26:10영수기
26:12이렇게 하고 여기다가 학습을 누르게
26:14되면 되는데이 커넥트 AI 서버
26:16학습은 지금 준비 중입니다. 결국엔
26:19요거를 학습을 시키려면 내가 좋은
26:21컴퓨터가 있어야 되는데 그게
26:23어려우니까 보통은 이제 클라우드에서
26:25학습을 시키거든요. 근데 그거를 좀
26:27도와려고 하는데 이게 좀 비용이 들어
26:30가지고 제가 어떻게 하면 좀 저렴하게
26:33운영을 할 수 있을까를 좀 고민을 해
구글 콜랩 무료 GPU로 직접 학습
26:35보려고 합니다. 그 전까지는 코랩
26:37구글 코랩으로 학습 직접 학습을
26:40누르게 되면은 여러분들이 무료로
26:42학습을 할 수가 있는데 구글에서 어
26:44학습할 수 있는 GPU를 빌려
26:46줍니다. 빌려 주기도 하고 한 달에
26:48한 10불 정도 내면 조금 더 높은
26:51용량으로 빌려 주기도 해서 여기서
26:53코랩으로 직접 학습이라 걸 누르시게
26:55되면은 바로 뜰 겁니다. 뭐가 뜨냐면
26:57우리가 방금 전에 만들어 놓은 모든
27:00코드를 자동으로 싹 변환을 해 주는
27:02거예요. 오른쪽 위에 보면은 이게
27:05있거든요.요 런타임 유형 변경에서
27:08CPU면 안 되고 어 저는 이렇게 다
27:10켜 있는게 뭐냐면 어 돈을 내 가지고
27:13멤버십에 가입이 되어 있어 가지고
27:14이렇게 되는 거고 보통은 이렇게 되어
27:16있을 건데 요게 아닌 뭐 T4나 뭐
27:19다른 거 선택 가능한 걸로 바뀌었는지
27:22체크하시고 저장 누르시면 됩니다.
27:25아마 제가 선택되어 있는이 T4
27:27GPU 또한 무료에서 제공이 되는
27:29부분이니까 걱정하지 마시고 예 이거
27:32선택하신 다음에 저장을 누르세요.
27:35누르시고 다시 한번 여기서 모두 실행
27:38눌러 보겠습니다. 무시하고 계속하기
27:41실행이 되죠. 여기서 깜빡깜빡하는게
27:43저희 코드를 실행을 해서 한번
27:46인공지능 모델을 학습을 해
27:48보겠습니다라는 뜻입니다. 여러분들의
27:50컴퓨터가 좋지 않아도 이렇게 학습을
27:52할 수 있는 방법이에요. 여기에
27:54이렇게 설치가 되고 나서 이게 죠.
27:56이게 뭐냐면 일단 우리가 토큰을
27:59넣어야 돼요. 허인 페이스에서 토큰을
28:01넣어야 돼서 이번에는 그 크리에이트
28:03뉴 토큰 누른 다음에 다른 거 말고
28:06여기 파인 그레인 누르시고 로그인
28:08인용 토큰입니다라고 하신 다음에
28:11크레이트 누르시고 어딘가에요 번호를
28:13저장을 해 두세요. 온라인으로 하지
28:15말고 여러분들 컴퓨터 안에 저장을 해
28:17두신 다음에 카피 눌러서 복사를
28:19합니다. 다시 한번 들어가셔서 이걸
28:20자주 쓸 거거든요.
28:22복사 붙여 넣기 하신 다음에 로그인을
28:24누르시면은이 아까 전에 우리가 올려
28:26놓은 그 데이터 셋을 가져올 수가
28:28있습니다. 이렇게 베이스 모델
28:30완료라고 되어 있네요. 베이스
28:32모델이란 뭐냐면 우리가 학습시킬
28:35인공지능 모델을 로드했습니다라는
28:37뜻이에요. 그냥 쭉쭉 이렇게 재생을
28:40눌러 볼게요. 그러면 인공지능 모델을
28:43가져와서 거기서 우리가 그 학습한
28:46데이터 셋 있잖아요.요 요 커넥트
28:49AI라고 되어 있는 방금 전에
28:50올렸었던 그 데이터를 가져와서 학습을
28:54시키는 거예요. 자, 이렇게
28:56가져왔죠. 어떻게 하면 우리 제품이나
28:58서비스가 보라빛소처럼 주목받 수
29:01있나요?이 인공질 모델이 학습시킬 수
29:03있는 데이터를 이렇게 불러와서 형태를
29:05요렇게 바꾸고 학습을 바로 시키는
29:08거죠. 학습을 시작을 합니다.
29:09트레이너라는 건 이렇게 운동을
29:11가르치는 트레이너처럼 야, 너
29:13인공지능 내가 알려 줄게 하면서
로스(Loss)와 과적합 — 학습이 잘 됐다는 기준
29:16이렇게 학습을 하기 시작하는 거죠.
29:17근데 여기 보면 로스라는게
29:19있습니다.이 인공지능을 학습을 한다는
29:22건 로스를 줄이는 것과 같아요.
29:25기존에 있는 인공지능 모델과 우리가
29:27학습을 하고자 하는 인공지능 모델이
29:29있겠죠. 기존의 인공지능 모델에
29:31우리가 필요한 데이터를 학습한
29:33인공지능 모델 그리고 원래 불러온
29:36인공지능 모델.이 이 두 개의 모델의
29:38차이점은 로스라고 하는데이 로스를
29:42줄리기 위한 그런 방법입니다. 그래서
29:45학습을 잘했다고 하는 건이 로스가
29:48최소화 되는 것인데이 로스가 너무
29:52작으면 과적합이라고 해 가지고 아까
29:54우리가 새롭게 학습킨 것만 말을 너무
29:57잘하고 기존에 있었던 뚝뚝한 인공지능
30:00모델의 답은 전혀 하지 못합니다.
30:02그러니까 우리가 너무 로스를 줄여
30:05버리면 우리가 새롭게 넣은이
30:06보라비소에
30:08대한 지식만 잘 대답하고 기존에 너는
30:11누구야? 인공지는 뭐야? 코딩해 줘.
30:13요런 것들을 다 못 하게 되는 거죠.
30:15그래서 적절하게이 로스량을 줄이는
30:18것이 중요합니다. 지금 1 2 3 4
30:215 6 7 8 9 10 11 12
30:2213 이렇게 해가지고 점점 숫자가
30:24들어가는데 이건 한 번 학습하고 두
30:27번 학습하고 세 번 학습하고 이게
30:29반복적으로 학습을 하는 거고 여기
30:31보면은 로스가 점점 줄어들고 있는게
30:33보일 거예요. 3.5에서 지금 16번
30:36학습하니까 0.5가 됐고 이렇게
30:38줄어드는데 한 0.1 정도 되면은
30:41좋을 것 같습니다. 최종 로스가의
30:43평균적으로 한 0.7 7 정도로
30:46계산이 되었습니다. [콧방귀] 아,
30:48그래서 조금 더 낮췄으면 좋겠는데
30:51이거를 더 학습시키고 싶다 하시면요
30:53위에이 숫자가 있거든요. 요기 숫자
30:57맥스 스텝. 이거를 50으로 해봐도
30:59괜찮고 60으로 해봐도 되고 20 뭐
31:02이런 식으로 하면서 여러분들이 학습
31:04횟수를 이렇게 변경하셔도
31:06괜찮습니다.이 인공지능 모델이 어떠한
31:08책을 외울 때까지 몇 번을
31:10학습시킬래라고 횟수를 정해 주는
31:12거예요. 이렇게 여기다가 만약에 내가
31:1450번 하고 싶다 그러면 50 이렇게
31:16한 다음에 바꿔 주고 이렇게 바꿨으면
31:18여기 위부터 다시 실행을 해 줘야
31:20돼요. 재생 여기 재생 재생 누르시면
31:23될 겁니다. 저는 예제로 보여 드리는
학습된 모델 테스트 & 허깅페이스 자동 업로드
31:26거니까 그냥 바로 할게요. 여기서
31:28이제 학습을 다 한 거예요. 그다음에
31:30이렇게 한번 눌러 보게 되면은 위에
31:32학습한 인공지능 모델을 다시 가져와서
31:35대답을 잘하는지 보는 거예요. 너는
31:37사업 지식에 대해서 알려 줘. 너는
31:39무엇을 도와줄 수 있어?라고 라고
31:41여기다가 질문을 넣어 주는 겁니다.
31:43다른 걸로 여기다 바꾸셔도 괜찮아요.
31:45한다음에 재생을 누르면은 여기에
31:47넣으신 그 질문을 대답을 할 겁니다.
31:50이런 식으로 이렇게 답변이
31:51나왔습니다. 아, 지금 잘 작동을
31:53하고 있는 거 같아요.이 대답이
31:54괜찮았다라고 하시면 여기다가 이걸
31:56정지 눌려서 괜찮고 여기다가 이제
31:59이렇게 재생을 눌러 줍니다. 그러면
32:01아까 전에 우리가 올려 놨었던 허깅
32:03페이스에다가 이름을 마케팅 인공지능
32:06영숙이라고 했잖아요.
32:08업로드를 바로 해 줘 버립니다.
32:10여기서 이제 학습이 될 건데 여기
32:12허깅 페이스 들어가면 자동으로
32:15업로드가 되어 있을 겁니다. 여기에서
32:17요걸 누르시면 원석정이라고 되어
32:20있죠. 어, 여러분들 프로필이 있을
32:21겁니다. 여기에 자동으로 올라가 있을
32:24거예요. 그리고이 만약에 그 무료
32:27사용하시는 분들 중에서이 용량이 커
32:29가지고 잘 안 올라간다 그러면 런타임
32:31유형 변경에서 높은 걸로 바꾸시면은
32:34잘 될 겁니다. 높은 걸 쓰려면 뭐
32:37한 달에 9불인가 정도를 내야 되는데
32:39그것도 안 낼 수 있는 방법이 있는지
32:41좀 한번 제가 제공할 수 있는 부분이
32:44있는지 좀 찾아보도록 하겠습니다.
32:46그리고 이렇게 만약에 여기서 이거를
내 에이전트에 학습된 두뇌 장착하기
32:49이렇게 습을 했어요. 그러면
32:50여기에서요
32:52로보트 누른 다음에 이거를 가져올
32:55수가 있어요. 여기서 검색해 가지고
32:57만약에 뭐 내가 학습한 인공지능 모델
33:00이름이 에아멘토제였다.
33:04그냥 한번 해 볼게요. 그러면요
33:06나오죠.
33:09허깅 페이스에 올린게 그대로 나오는
33:10겁니다. 다운로드 받으면 여기
33:12올라가거든. 나는 마케팅 에이전트의이
33:14인공지능 모델을 넣래? 그러면 요걸
33:16누르신 다음에 자동해서 내가
33:19학습시킨요 인공지능 모델을 여기다가
33:22넣어서 아 나는 마케팅 전용
33:26에이전트의 두뇌로 내가 학습시킨 요걸
33:28할 거야. 어 보라색소에 마케팅
33:30지식을 가지고 있어. 그렇죠? 그런
33:32식으로 이렇게 하나하나 인공지능
33:34모델을 채워 가면 됩니다. 여기서 뭐
33:37운영 시작해 가지고 일을 시작하게
33:40되면은 여러 가지 인공지능
33:41에이전트들이 쏙 나오고 나의 모든
33:45채널들과 이런 어떤 자산들을 다 해
33:49가지고 전략들을 좀 짜 가지고 알아서
33:51작전을 실행하는 그런 형태가 될
33:53겁니다. 뭐이 부분은 아직 개발
33:56중이고 다음번에 업데이트가 될 거
33:58같고요. 여기서 뭐 운영 중단 눌러
34:00볼게요. IS 서비스를 요렇게 바이브
34:03코딩으로 웹사이트를 만들고 유튜브
34:06채널이나 모바일을 만들었으면 여기다
34:08다 넣어 가지고 한 번에 관리하고 더
34:11낮게 만들고 진짜 1인 기업의
34:14서비스들 여기 안에다 다 넣고 운영할
34:16수 있는 형태로 될 겁니다. 제가
목표 — 서비스 100개, 토큰 비용 0원
34:18여기서 목표로 하는 건이 서비스들을
34:20100개를 만드는게 목표예요.
34:21100개를 쭉 넣을 겁니다. 그리고
34:23저번에 만들었었던 뭐 글로벌 공
34:25아니면 뭐 게임 여러 가지를 여기다
34:27넣고 한 번에 관리할 수 있도록 만들
34:30거예요, 여러분. 저와 함께 하니까
34:32진짜 이렇게 AI 1인 기업이 작동될
34:35것 같지 않나요? 어, 서비스를
34:36바이브 코딩으로 만들고 넣는다.
34:39그리고 똑똑한 나만의 자동화에
34:41만들어서 관리한다. 더 향상시킨다.
34:44운영한다. 이게 포인트입니다. 그리고
34:46여기서 가장 중요한 건 어, 비용을
34:49최소화하는 거예요. 제가이 AI 1인
34:51기업의 어 서비스를 한 개만
34:53운영하는게 아니라 100개,
34:551천000개, 만 개를 운영한다라고
34:57했었을 때이 에이전트들이 그 천개의
35:01서비스를 관리를 할 거고 여기서
35:04들어가는 토큰 비용이 영원이어야
35:07돼요.이 서비스를 많이 만들려고 하는
35:09이유가 뭐냐면 뭐 우리가 성공할 수
35:11있는 확률이 1%라고 하면은 100개
35:14만들었을 때 하나는 성공할 수 있는
35:16거잖아요. 그렇죠? 그리고 [콧방귀]
35:171천000개 만들었을 때 개를
35:19성공시킬 수 있는 거고 우리의 실력이
35:21올라가면 100개 중에서 2% 두
35:24개, 세 개,네 개 이런 식으로
35:26점점점 쌓아가면서 1인 기업이
35:28성공하게 될 텐데 그 과정에서
35:31매출보다 우리가 사용하는 스펜드가 더
35:34높아지게 되면은 아무리 매출이 높아도
35:36우리 손해 날 수밖에 없죠. 그래서
35:39지금 스펜드를 거의 0 그니까
35:41소비하는 걸 거의 0으로 어
35:43수렴시키기 위한 그런 방법들을 계속
35:45연구하고 여러분들에게 그 모든 걸
35:47드리려고 하는 겁니다. 제가 뭐 AI
35:49연구도 하고 교수도 했지만 어
35:52스타트업도 운영했잖아요. 결국 어
35:55지금 시대에 살아남는 건 얼마나 많은
35:57매출을 하냐보다 얼마나 많은 수익을
36:00얻느냐 그게 가장 중요합니다. 자
36:03알았죠? 지난 시간에 저희가 AI
36:06웹사이트를 만들었는데 그다음에는 그
36:08서비스를 여기 안에 넣어서 자동으로
36:1024시간 운영 가능한 인공지능
36:12에이전트를 한번 만들어 보도록. 어
36:1624시간 인공지능 에이전트가 과연
36:18운영할 수 있을지 그것을 한번 만들어
5시간 촬영 비하인드, 끝까지 함께해요
36:22보도록 하겠습니다. 자 와 이거
36:24촬영하는데 지금 7시 반에 시작했는데
36:28지금 12시 15분입니다. 거의
36:315시간 동안 촬영을 했어요. 그냥
36:34기존에 있는 서비스들 뭐 구글이 만든
36:36거 뭐 클로드가 만든 거 여러분 이거
36:38대박입니다. 이거 한번 써
36:39보세요.라고 라고 하는 콘텐츠는 광고
36:43받기도 편하고 그런데 지금 이렇게
36:46모든 걸 제가 다 개발하고 촬영하고
36:49하는 이유는 진짜 이게 여러분들에게
36:52필요한 도구고 그걸 아무도 만들지
36:55않았고 만든다고 하더라도 엄청나게
36:58비싸게 유료로 팔게 될 텐데 어 제가
37:02그걸 막고자 하기 위해서입니다.
37:05[음악] 사실 이런 거 개발하는데 몇
37:07날 며칠을 밤새고이
37:10컨텐츠로 만드는 건데 어
37:14저도 이렇게 열심히 하잖아요,
37:16여러분들을 위해서. 그러니까 여러분도
37:19어 포기하지 [음악] 마시고 끝까지
37:21어 저와 함께 해 주시길 바랍니다.
37:23다시는 어쩌면 오지 않을이 AI
37:25시대에서 꼭 성공하길 바랍니다. 자
37:29귀에 [음악] 찾으시고 자 그러면
37:30오늘도 수고 많으셨습니다.
37:32감사합니다.