LLM 할루시네이션이란 무엇일까요? LLM(대규모 언어 모델) 할루시네이션은 모델이 실제로 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 이는 LLM이 학습 데이터의 패턴을 과도하게 일반화하거나 학습 데이터에 없는 새로운 정보를 만들어내기 때문입니다. 할루시네이션의 특징 사실과 다른 정보 LLM은 학습 데이터에 존재하지 않는 정보를 만들어낼 수 있습니다. 논리적 오류 LLM은 논리적으로 일관성이 없는 문장이나 이야기를 만들어낼 수 있습니다. 편향 LLM은 학습 데이터의 편향을 반영하여 편향된 정보를 만들어낼 수 있습니다. 할루시네이션의 위험 잘못된 정보 LLM은 사실이 아닌 정보를 만들어낼 수 있어 사용자가 잘못된 정보를 믿게 만들 수 있습니다. 편향된 정보 LLM은 학습 데이터의 편향을 반영하여 편향된..
RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자로, 검색 증강 생성이라는 뜻입니다. 이는 **대규모 언어 모델(LLM)**의 성능을 향상시키기 위한 기술입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 LLM은 학습 데이터 외부의 정보에 접근하지 못하고, 생성된 텍스트의 정확성과 신뢰성이 부족할 수 있습니다. RAG는 LLM의 부족한 부분을 검색 기술로 보완합니다. RAG는 LLM에게 질문을 주면, 먼저 검색 엔진을 사용하여 관련 정보를 검색합니다. 그리고 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 텍스트를 생성합니다. 이렇게 하면 LLM이 학습 데이터 외부의 정보도 활용할 수 있고, 생성된 텍스트의 정확성과 ..
플랫폼 엔지니어링은 안정적이고 확장 가능한 플랫폼을 구축하는데 중점을 둔 엔지니어링 분야입니다. 주로 대규모 시스템의 아키텍처 설계, 인프라스트럭처 관리 및 운영, 자동화, 문제 해결, 성능 최적화, 보안 및 규정 준수 등을 담당합니다. 플랫폼 엔지니어는 다음과 같은 주요 역할을 수행합니다: 아키텍처 설계: 대규모 시스템의 아키텍처를 설계하고 구축합니다. 이는 시스템의 안정성, 확장성 및 성능을 보장하기 위해 중요한 단계입니다. 인프라스트럭처 관리: 서버, 네트워크, 스토리지 등의 인프라스트럭처를 관리하고 운영합니다. 이는 시스템의 안정성과 가용성을 유지하기 위해 필수적입니다. 자동화: 자동화 도구와 프로세스를 구축하여 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화합니다. 이는 작업의 효율성과 일관성을 향상시키..
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