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인공지능

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Self-RAG란? 전통적인 RAG 한계를 넘어서는 새로운 검색 방식 1. 기존 RAG 한계와 Self-RAG 필요성**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 질문에 답변할 때 검색 기능을 추가해 좀 더 정확한 정보를 제공할 수 있도록 설계된 모델입니다. 하지만, 기존 RAG의 경우 모든 질문에 대해 일괄적인 검색을 수행하는 특징이 있어 자원 낭비와 불필요한 정보 혼란을 초래할 수 있습니다. RAG 모델은 질문을 이해한 후 자동으로 검색을 수행하기 때문에, 때로는 검색이 필요 없는 질문에도 검색을 시도하여 효율성이 떨어질 수 있습니다.이와 달리 Self-RAG는 이러한 한계를 극복하고자 등장했습니다. Self-RAG는 **반영 토큰(Reflection Tokens)**을 사용하여 필요할 때에만 검색을 수행하게 하고, 검색된 정보 중에서도 필요..
AI 생성 콘텐츠 탐지: 구글 'SynthID'와 워터마킹 기술의 중요성 생성형 인공지능(Generative AI)은 다양한 콘텐츠를 쉽고 빠르게 제작할 수 있어 많은 사람들이 과제나 글 작성에 활용하고 있습니다. 그러나 AI가 생성한 콘텐츠를 사람이 직접 작성한 것처럼 제출할 경우, 이를 구분하고 진위 여부를 확인하는 것이 중요한 문제가 되고 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술 중 하나가 '워터마킹'입니다. 이번 글에서는 구글의 최신 AI 감지 도구인 'SynthID'와 워터마킹 기술에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다.워터마킹이란 무엇인가요?워터마킹(watermarking)은 원래 이미지나 영상에 보이지 않는 식별 정보를 삽입해 원본을 보호하거나 출처를 확인할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 기술을 텍스트에도 적용할 수 있으며, AI가 생성한 텍스트에는 사람이 쉽게 알아..
Modular RAG: 진화하는 RAG 시스템의 새로운 패러다임 - LEGO처럼 유연한 AI 검색 시스템 최근 AI 기반 검색 및 정보 추출 시스템에서 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 모델이 큰 주목을 받고 있습니다. Advanced RAG 모델은 성능과 실용성이 크게 향상되었지만, 실제 애플리케이션에서의 다양한 요구 사항을 충족하기에는 여전히 부족한 부분이 있습니다. 특히, 사용자 요구 사항이 계속해서 진화하고 복잡해짐에 따라, 고정된 구조의 RAG는 여러 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. Naive RAG와 Advanced RAG는 기본적으로 단방향 구조로 설계되어 있어 모든 단계를 처음부터 잘 설계해야 하고, 단계별로 되돌리거나 조정하는 데 어려움이 따릅니다.이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이 Modular RAG입니다. 모듈형 RAG는 이름 그대로 다양한 기능 ..
Object Detection의 필수 요소! Intersection over Union (IoU)의 역할과 활용법 1. IoU(Intersection over Union)란 무엇인가요?객체 인식(Object Detection)에서 **Intersection over Union(IoU)**은 두 바운딩 박스 간의 중첩 정도를 측정하는 지표입니다. 이는 모델이 예측한 바운딩 박스가 실제 객체를 얼마나 정확히 포착했는지 평가하기 위해 사용됩니다. IoU는 ground-truth 바운딩 박스와 예측 바운딩 박스 간의 중첩 영역을 기준으로 계산되며, 다음의 공식으로 정의됩니다:​교집합 영역이 클수록 모델이 객체 위치를 정확히 예측했음을 나타내며, 반대로 IoU 값이 작으면 예측이 부정확함을 의미합니다.2. IoU의 역할과 필요성머신 러닝의 분류(Classification) 문제에서는 단순히 예측 클래스가 실제 클래스와 일치하..
OpenAI 프롬프트 캐싱: 비용 절감과 지연 시간 감소로 효율적인 AI 활용법! AI 모델을 사용할 때 가장 큰 고민 중 하나는 긴 입력 프롬프트로 인한 비용 부담과 응답 지연 시간입니다. 특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation)처럼 긴 문서를 기반으로 AI 답변을 생성하는 작업을 할 때, 매번 동일한 프롬프트가 반복되면 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 최근에 프롬프트 캐싱 기능을 도입했습니다. 이 기능을 통해 동일한 입력에 대해 처리 속도를 높이고, 비용을 절감할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.프롬프트 캐싱이란?**프롬프트 캐싱(Prompt Caching)**은 반복적으로 사용되는 프롬프트를 서버에 저장하여, 이후 동일한 프롬프트가 다시 들어왔을 때 이를 빠르게 처리하는 기능입니다. 즉, 처음 요청된 긴 프..
Attention Noise 문제 해결! 차세대 AI 모델, Differential Transformer의 혁신적 접근 최근 대형 언어 모델(LLM)의 발달로 자연어 처리(NLP) 분야는 급격한 혁신을 이루었으며, 그 중심에는 Transformer 기반의 모델인 GPT와 BERT가 자리잡고 있습니다. 이들 모델은 강력한 성능을 바탕으로 다양한 응용에서 성공을 거두었지만, 시간이 지나면서 몇 가지 한계점이 드러나기 시작했습니다. 특히, Attention 메커니즘이 복잡한 문맥을 처리할 때 발생하는 Attention noise 문제가 주된 이슈로 부각되었습니다.기존 Transformer의 한계Attention Noise 문제: Transformer 모델은 시퀀스 내 모든 단어에 Attention을 할당하는데, 이는 긴 문맥을 처리할 때 특히 문제가 됩니다. 즉, 중요한 정보에 충분히 집중하지 못하고 불필요한 정보에 과도한 A..
빠르고 효율적인 LLM 활용법: LangChain에서 지원하는 5가지 캐시 기법 정리 LLM에서 캐싱이 중요한 이유언어 모델을 사용한 애플리케이션에서 동일한 입력에 대해 반복적으로 쿼리가 발생할 때, **캐시(Cache)**는 매우 중요한 역할을 합니다. 캐싱을 통해 불필요한 모델 호출을 줄이고, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 특히 LLM(Large Language Models)은 호출할 때마다 비용이 발생하고, 복잡한 쿼리일수록 시간이 오래 걸리기 때문에, 캐시를 잘 활용하면 성능 최적화와 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다.캐시란?**캐시(Cache)**는 반복적인 요청에 대해 같은 결과를 미리 저장해 두었다가 다시 요청이 들어오면 빠르게 제공하는 메커니즘입니다. 캐시는 결과를 미리 저장하여, 다시 계산할 필요 없이 저장된 결과를 즉시 반환할 수 있어, 특히 성능과 효율성이 ..
혁신적인 AI 모델, Claude 3.5의 새로운 기능 소개 2024년 10월 23일, Anthropic은 Claude 3.5 Sonnet과 Claude 3.5 Haiku라는 두 가지 최신 AI 모델을 발표했습니다. 이번 업데이트는 기존 Claude 모델의 성능을 크게 향상시킨 것으로, 특히 AI 코딩 및 컴퓨터 제어 기능에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 본 글에서는 Claude 3.5의 주요 기능과 이를 통해 기대되는 효과를 학문적 깊이에서 분석합니다.Claude 3.5 Sonnet: 소프트웨어 엔지니어링의 발전Claude 3.5 Sonnet은 기존 모델에 비해 다각적인 성능 향상을 이뤄냈습니다. 특히 코딩 및 도구 사용과 관련된 작업에서 탁월한 성과를 보여주고 있습니다. 코딩 성능을 평가하는 SWE-bench Verified에서 33.4%에서 49.0%로의 ..

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