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인공지능

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GPT-4의 숨겨진 기능, Predicted Outputs: 빠르고 똑똑한 응답을 만드는 비밀! 최근 OpenAI는 새롭고 강력한 기능인 Predicted Outputs를 선보였습니다. 이 기능은 출시 당시 큰 주목을 받지 못했지만, 개발자들에게는 무척 유용한 도구가 될 수 있어 소개드리려 합니다. 특히 AI 모델의 반응 속도를 줄이고 응답 예측을 통한 효율을 극대화할 수 있다는 점에서 아주 흥미로운 기능입니다.Predicted Outputs란?Predicted Outputs는 Chat Completions API의 응답 지연 시간을 크게 줄여주는 기능입니다. 특히 예상되는 출력이 대부분 알려진 경우, 모델 응답 시간을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. 이 기능은 현재 gpt-4o 및 gpt-4o-mini 모델에서만 사용할 수 있지만, 이 두 모델이 현재 가장 효율적인 성능을 자랑하는 모델들이기에 사실..
SELF-INSTRUCT: 대규모 언어 모델의 자율적 데이터 생성의 패러다임 변화 합성 데이터는 AI 연구와 실제 응용에서 중요한 역할을 합니다. 특히 개인정보 보호가 중요한 상황이나 데이터가 부족한 상황에서 합성 데이터의 활용이 두드러집니다. 합성 데이터를 사용함으로써 AI 모델은 실제 데이터를 사용하지 않고도 복잡한 패턴과 관계를 재현할 수 있으며, 이를 통해 개인정보 문제를 회피하고 데이터 부족 문제를 해결하며 비용을 절감할 수 있습니다. Stanford 연구팀이 개발한 SELF-INSTRUCT 프레임워크는 합성 데이터 생성의 중요한 진전을 나타내며, 대규모 언어 모델(LLM)이 자율적으로 지시사항과 해당 입출력 예시를 생성하도록 함으로써 이 분야의 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.SELF-INSTRUCT의 개념SELF-INSTRUCT는 소수의 수동으로 작성된 지시사항을 시드 태..
LLaMA에서 Alpaca까지: 저예산으로 학술 연구를 위한 경량 LLM을 만든 이야기 대규모 언어 모델(LLM) 연구는 최근까지 주로 빅테크 기업들에 의해 지배되어 왔습니다. 이와 같은 환경에서는 막대한 컴퓨팅 자원과 자본이 필요하므로, 학계와 소규모 연구자들이 독자적으로 언어 모델을 개발하는 것은 매우 어려운 일로 여겨졌습니다. 그러나 스탠퍼드 대학의 Alpaca 프로젝트는 이러한 상황에 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 본 글에서는 Meta의 LLaMA 모델을 기반으로 학술 연구 목적으로 개발된 Alpaca가 어떻게 탄생했는지, 그리고 저예산으로 경량 모델을 구축하는 과정에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다.Alpaca란 무엇인가?Alpaca는 Meta가 공개한 LLaMA 7B 모델을 기반으로 스탠퍼드 대학의 연구팀이 학술 연구 목적으로 파인튜닝한 언어 모델입니다. Al..
KubeAI: 쿠버네티스에서 프라이빗 AI를 손쉽게 운영하는 방법 최근 인공지능(AI) 모델의 활용이 급증하면서, 기업들은 데이터 보안과 비용 효율성을 고려하여 자체 인프라에서 AI 모델을 운영하려는 수요가 높아지고 있습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 KubeAI는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 프라이빗 AI를 손쉽게 배포하고 관리할 수 있는 솔루션을 제공합니다.KubeAI란 무엇인가?KubeAI는 쿠버네티스 위에서 대규모 언어 모델(LLM), 임베딩, 음성 인식 등 다양한 AI 추론 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 오픈소스 AI 추론 오퍼레이터입니다. OpenAI의 API와 호환되는 HTTP API를 제공하여, 기존 OpenAI API를 사용하는 애플리케이션을 별도의 수정 없이 KubeAI로 전환할 수 있습니다. 주요 특징OpenAI API 호환성:..
프롬프트 체이닝이란 무엇일까? LLM과의 대화에서 숨겨진 가능성을 탐구해보자 최근 인공지능과 대화형 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 대화는 많은 사람들이 이미 경험하고 있을 것입니다. 그러나 단순한 질문-응답을 넘어, 여러 질문을 체계적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 어떨까요? 오늘은 이러한 핵심 개념인 '프롬프트'와 '프롬프트 체이닝'에 대해 이야기해보겠습니다.프롬프트란 무엇인가요?프롬프트는 LLM에게 특정 작업을 요청하기 위해 입력하는 '명령어' 또는 '질문'입니다. 자연어로 작성된 프롬프트는 모델에게 어떤 작업을 수행해야 하는지를 명확히 알려주며, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, "재즈 장르의 대표적인 아티스트를 알려줘"라고 입력하면, L..
OpenCoder: 완전한 오픈 소스 코드 LLM의 혁명적 진보 최근 코드 관련 작업에서 대형 언어 모델(LLM)의 역할은 혁명적입니다. 오픈 소스 커뮤니티에서도 강력한 코드 LLM을 개발하려는 노력이 계속되고 있으며, 그 결과물 중 하나가 바로 OpenCoder입니다. OpenCoder는 완전한 오픈 소스 코드 LLM으로, 누구나 사용할 수 있고 그 개발 과정까지 투명하게 공개된 혁신적인 모델입니다. 이번 포스팅에서는 OpenCoder의 개념과 주요 특징을 살펴보고, 다른 모델들과 비교했을 때의 장점들을 알아보겠습니다.OpenCoder란 무엇인가?OpenCoder는 코드 생성 및 코드 이해를 위한 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)로, 코드 관련 연구와 개발을 위한 탄탄한 기반을 제공합니다. 영어와 중국어를 지원하며, 두 가지 크기의 모델(1.5B와 8B)을 포함하..
Kagi Translate: 기존 번역의 한계를 넘어 오늘날, 우리는 Kagi Translate를 소개합니다. 혁신적이라기보다는, 기존의 번역 서비스를 단순히 더 나은 것으로 만든 것입니다.Kagi Translate는 고급 언어 모델과 최적의 결과 선택을 결합하여 Google Translate와 DeepL을 포함한 기존 번역 솔루션을 능가하는 품질을 제공합니다. 내부 테스트와 사용자 피드백에 기반한 평가에 따르면, Kagi Translate의 번역 품질은 매우 높음 수준으로, 경쟁 제품을 능가하고 있습니다. 기능Google TranslateDeepLKagi Translate번역 품질평균높음매우 높음웹페이지 번역예아니요예 (대부분)지원 언어 수24333244Kagi Translate는 웹페이지 번역 기능을 제공하며, 244개의 언어를 지원합니다. 빠른 번역,..
DPO로 더 간편한 LLM 튜닝 – UNSLOTH를 활용한 구현 가이드 DPO (Direct Preference Optimization)란 무엇인가?DPO(Direct Preference Optimization)는 LLM(대규모 언어 모델)을 보다 간단하고 비용 효율적인 방식으로 사람의 선호에 맞게 조정할 수 있는 최신 튜닝 기법입니다. 전통적으로 사용되는 **RLHF(강화 학습을 통한 사람 피드백)**는 강력하지만 리워드 모델을 학습하고 이를 통해 강화 학습을 수행해야 하므로 리소스가 많이 필요하고 구현이 복잡합니다. 이에 비해 DPO는 리워드 모델 없이도 직접 모델을 최적화할 수 있는 방법을 제시합니다.DPO는 Binary Cross Entropy Loss를 활용해 선호 응답과 비선호 응답의 확률을 비교하며, 선호 응답의 확률을 높이고 비선호 응답의 확률을 낮추는 방식으..

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