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인공지능

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CPU에서도 거대한 언어 모델을 가볍게! Microsoft의 혁신적 오픈소스 프레임워크, bitnet.cpp bitnet.cpp이란 무엇인가?bitnet.cpp는 Microsoft에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, CPU에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 1비트 양자화를 사용합니다. 기존의 32비트 또는 16비트로 표현된 가중치를 1비트로 줄여 모델 크기를 16~32배 축소하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 이로써 비싼 GPU나 고사양 하드웨어 없이도 대규모 모델을 구동할 수 있는 가능성을 제시합니다. bitnet.cpp는 특히 ARM CPU에서 1.375.07배, x86 CPU에서는 2.376.17배의 속도 향상을 보여줍니다. 이러한 기술 덕분에 고성능 AI 모델을 일반적인 데스크톱이나 노트북에서도 쉽게 실행할 수 있는 환경이 마련되었습니다.bitnet.cpp의 작동 방식1. 모델 로..
최신 AI 기술의 진화: Qwen 2.5, 오픈소스 LLM의 새로운 강자 AI 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)은 이제 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 특히 Qwen 2.5는 그 중에서도 탁월한 성능을 자랑하며, AI 연구와 개발에 새로운 이정표를 세우고 있습니다. Qwen 2.5는 중국의 거대 클라우드 서비스 제공업체인 Alibaba Cloud에서 개발한 최신 LLM으로, 특히 오픈소스 모델로써 개발자 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다.이번 블로그에서는 Qwen 2.5가 무엇인지, 어떤 점에서 우수한 성능을 발휘하는지, 그리고 이 모델이 가진 다양한 특징과 사용 방법을 살펴보겠습니다.Qwen 2.5란 무엇인가?Qwen 2.5는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 2024년 가장 주목받는 AI 기술 중 하나입니다..
Instruct Model: 대화형 인공지능의 미래를 엿보다 Base LLM Model이란?Base LLM (Large Language Model)은 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 언어 모델로서, 다양한 소스에서 수집된 데이터(예: 책, 학술 기사, 웹사이트 텍스트 등)를 활용하여 언어의 패턴, 문법, 의미를 학습합니다. 이러한 대규모 학습 과정을 통해 LLM은 언어를 이해하고 생성하는 데 필요한 풍부한 언어적 지식을 축적하게 되며, 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이로써 콘텐츠 생성, 질의 응답, 요약 등 다양한 언어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.Base LLM Model은 주로 비지도 학습 방식을 통해 훈련됩니다. 이는 데이터에 별도의 주석이나 레이블을 제공하지 않고 모델에 원문 그대로 제공하여, 모델이 스스로 언어의 규칙..
혁신적인 정보 탐색의 진화: Perplexity의 '내부 지식 검색'과 '스페이스'를 소개합니다 현대 사회에서는 정보가 곧 경쟁력이자, 업무 효율성을 극대화하는 것이 필수적인 요구입니다. Perplexity는 이러한 정보 탐색의 패러다임을 근본적으로 혁신하기 위해 새로운 도구들을 제시합니다. 내부 데이터와 외부 정보를 통합하여 검색할 수 있는 '내부 지식 검색(Internal Knowledge Search)'과 팀 단위 협업을 가능케 하는 '스페이스(Spaces)'가 바로 그 핵심입니다.내부 지식 검색: 웹과 내부 파일을 통합한 정보 접근Perplexity는 사용자가 필요로 하는 정보를 신속하고 효율적으로 탐색하는 AI 기반의 검색 서비스로 많은 호평을 받고 있습니다. 사용자들이 지속적으로 요청해 온 기능 중 하나는 웹 자료와 내부 파일을 함께 검색하는 기능이었습니다. 이제 Perplexity Pr..
가난한 자의 파인튜닝 솔루션: Unsloth로 효율적인 모델 튜닝하기 파인튜닝의 세계에서 한정된 자원으로도 최대의 성과를 내기란 쉽지 않습니다. 오늘은 "가난한 자의 파인튜닝 솔루션"이라 불리는 Unsloth에 대해 알아보겠습니다. 이 도구는 고성능 GPU 없이도 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝할 수 있게 해주는 멋진 툴입니다. 파인튜닝의 효율을 극대화하기 위해 어떤 기술들이 사용되었는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Unsloth란 무엇인가?Unsloth는 파인튜닝 효율화를 목표로 하는 툴로, Michael과 Daniel Han 형제가 개발한 프로젝트입니다. 적은 자원으로도 강력한 성능을 발휘할 수 있도록 설계된 이 도구는 LLM(대형 언어 모델)의 파인튜닝 과정에서 필요한 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 크게 향상시킵니다. Unsloth는 NVID..
AI 에이전트 협업의 미래를 여는 OpenAI의 Swarm 프레임워크 OpenAI는 AI 에이전트 간의 상호 작용과 협업을 향상시키기 위해 새롭게 Swarm이라는 혁신적인 프레임워크를 공개했습니다. 이 프레임워크는 개발자가 복잡한 작업을 자율적으로 조정할 수 있는 방법에 큰 도약을 이뤄내며, 다양한 산업에서 더 정교한 애플리케이션을 구현할 수 있는 길을 열었습니다. 이번 글에서는 Swarm의 주요 특징, 기능, 그리고 AI 프로젝트에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.Swarm이란 무엇인가?Swarm은 오픈 소스 경량 프레임워크로, 여러 AI 에이전트들이 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 **에이전트(Agents)**와 **핸드오프(Handoffs)**라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 ..
오픈소스 멀티모달 모델 ARIA: 텍스트, 이미지, 비디오, 코드를 모두 이해하는 차세대 AI 2024년 10월, Rhymes AI는 최초의 오픈소스 멀티모달 네이티브 Mixture-of-Experts(MoE) 모델인 ARIA를 공개하였습니다. 본 글에서는 ARIA의 아키텍처, 학습 과정, 성능, 그리고 다양한 응용 가능성에 대해 심도 있게 분석하겠습니다. ARIA는 그 혁신적인 구조와 학습 방법을 통해 AI 모델의 새로운 표준을 제시하고 있으며, 이를 기반으로 한 여러 응용 분야에서 매우 유망한 결과를 보여주고 있습니다.ARIA란 무엇인가?ARIA는 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 다양한 입력 모달리티를 처리하고 이해할 수 있도록 설계된 대형 언어 모델입니다. Mixture-of-Experts 구조를 채택하여 여러 데이터 유형을 효율적으로 처리하며, 이를 통해 멀티모달 데이터를 네이티브로..
적은 자원으로 대형 AI 모델을 훈련시킨다 - QLoRA의 혁신적인 기술 QLoRA란 무엇인가?QLoRA는 딥러닝 모델의 경량화 기법 중 하나로, 대형 언어 모델(LLM)을 제한된 자원으로 효율적으로 훈련시키기 위해 개발된 방법론입니다. 기존의 경량화 방법인 LoRA(Low-Rank Adaptation)에 4-bit NormalFloat, Double Quantization, Paged Optimization 기술을 추가하여 모델의 크기를 줄이고, 필요한 GPU 메모리 용량을 획기적으로 감소시킨 것이 특징입니다. 이를 통해 QLoRA는 대형 모델을 상대적으로 적은 하드웨어 자원으로도 효과적으로 학습시킬 수 있는 가능성을 제공합니다.QLoRA의 등장으로 인해 이제 대형 모델의 학습이 반드시 거대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는다는 점에서 연구 및 개발의 접근성이 크게 향상되었..

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