모델이 다음 단어 생성에 대한 최종 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 방법과 관련 구성 매개변수들을 살펴보겠습니다. Hugging Face 웹사이트나 AWS에서 LLM을 사용해 보셨다면, LLM이 어떻게 작동하는지 조정할 수 있는 이러한 컨트롤들을 접해 보셨을 것입니다. 각 모델은 추론 중에 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있는 일련의 구성 매개변수를 제공합니다. 이것들은 학습 시간 동안 학습되는 학습 매개변수와는…
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드 많은 학생들이 특목고 및 자사고에 진학하고자 할 때, 독서 면접 준비가 중요한 과정 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 특히 국제고, 외고, 과학고 등을 준비하는 학생들에게는 독서 습관과 독서 내용을 면접에서 효과적으로 설명하는 능력이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목 자사고 면접에서 필요한 독서 준비와 면접 기출 문항들을 정리해 보았습니다. 독서…
ChatGPT는 법률 전문가들에게 다양한 실무 영역에서 법률 연구를 혁신할 수 있는 도구를 제공하며, 이를 통해 시간 절약과 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있습니다.
대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.
LlamaIndex를 사용하여 로컬 문서에 대한 개인 QA 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 문서를 인덱싱하여 사용자의 질문에 실시간으로 응답하며, 모든 데이터는 사용자의 기기에서 개인적으로 처리되어 보안이 강화됩니다. 그러나 이 방식의 한계는 정확도와 데이터 공유의 어려움이며, 더 큰 모델과 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
LLM (Large Language Model) 기반 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 기법과 생명 주기에 대해 깊이 있는 가이드를 제공합니다. 초기 범위 정의에서 시작하여 모델 선택, 성능 평가, 미세 조정, 인프라스트럭처 배포 및 최적화에 이르기까지 프로젝트의 모든 단계를 다룹니다. 추가로, 효과적인 평가 방법, 인간의 선호도와 일치하는 모델의 동작을 보장하는 방법, 그리고 LLM의 한계를 극복하는 기법에 대해 설명합니다. 이는 프로젝트를 수행하는 동안 중요한 결정을 내리고, 잠재적 어려움을 극복하며, 필요한 인프라를 개발하고 배포하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 가이드입니다.
생성 검색 엔진은 LLM 기술을 기반으로 사용자의 질문에 정확하고 깊이 있는 답변을 생성합니다. 이는 기존의 웹페이지 목록 반환 방식과 대조적이며, 사용자에게 효율적인 검색 경험을 제공합니다. LLM 기반의 검색은 정보 검색의 새로운 패러다임을 제시합니다.
LlamaIndex는 다양한 데이터 소스와 포맷에서 데이터를 취득하고 구조화하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 응용 프로그램(예: Q&A, 챗봇, 에이전트)을 사용자 정의 데이터로 향상시키는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 프레임워크는 검색 증강 생성(RAG) 패러다임을 통해 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하기 위해 쿼리 단계에서 관련 컨텍스트를 검색하고 LLM에 전달하는 데 중점을 둡니다. LlamaIndex는 검색기, 노드 포스트프로세서, 응답 합성기와 같은 구성 요소를 제공하여, 사용자가 쿼리 엔진, 채팅 엔진 또는 에이전트와 같은 다양한 RAG 파이프라인을 구축하고 통합할 수 있도록 지원합니다.
이 글은 LLM이 다양한 포맷으로 입력을 변환하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 예를 들어, 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 번역하거나 철자 및 문법 오류를 수정하는 작업을 말합니다. 이러한 기능은 채팅봇(ChatGPT)에서 일반적으로 사용됩니다. 또한 이 글은 번역 작업, 톤 변환, 다른 형식으로 변환, 철자 및 문법 검사 등에 대한 구체적인 예제를 제공합니다. 모든 이러한 예제는 언어…
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.