본문 바로가기

인공지능

 (201)
프리픽스 튜닝(Prefix Tuning): 효율적인 미세조정 기법의 이해 자연어 처리(NLP) 모델이 점점 더 크고 복잡해짐에 따라, 이를 효율적으로 미세조정할 수 있는 기법의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 기법 중 하나로 주목받고 있는 것이 프리픽스 튜닝(Prefix Tuning) 입니다. 이 기법은 대형 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 모든 파라미터를 업데이트할 필요 없이 일부만 수정하는 파라미터 효율적 미세조정(PEFT) 기법의 일종입니다. 이번 블로그에서는 프리픽스 튜닝의 개념, 작동 방식, 그리고 잠재적인 이점에 대해 살펴보겠습니다.프리픽스 튜닝이란?프리픽스 튜닝은 사전 학습된 언어 모델의 입력 중 일부를 수정하여 모델의 대부분의 파라미터는 그대로 두는 PEFT 기법입니다. 여기서 "프리픽스(prefix)"란 학습 및 추론 시 입력 시퀀스 앞..
2024 LLM 훈련 패러다임: AI 모델의 진화 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 방법론은 획기적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 주로 사전 훈련(pre-training)에 집중하던 모델 개발이 이제는 사전 훈련과 후속 훈련(post-training)을 통합하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 다양한 응용 분야에 더 적합한 모델을 만드는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 최근 발표된 주요 LLM 모델들을 통해 최신 훈련 방법론의 트렌드를 자세히 살펴보겠습니다.1. 사전 훈련: 새로운 접근 방식의 등장1.1 사전 훈련의 기본 개념사전 훈련은 LLM이 대량의 데이터를 통해 기본 언어 패턴을 학습하는 단계입니다. 이 단계에서는 모델이 다양한 텍스트 데이터를 처리하며 언어의 구조와 의미를 ..
인공지능 모델의 최적화: LoRA를 활용한 효율적 Fine-Tuning의 비밀 인공지능(AI) 모델의 성능을 최적화하려면, 종종 Fine-Tuning이라는 과정이 필요합니다. Fine-Tuning이란 사전 학습된 모델을 특정한 작업이나 데이터에 맞추어 재조정하는 방법을 말합니다. 예를 들어, GPT-4 같은 대규모 언어 모델을 특정 산업의 언어 데이터를 사용해 더 정밀하게 조정할 때 Fine-Tuning을 활용합니다.하지만, Fine-Tuning에는 많은 자원(시간, 계산 능력 등)이 필요할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 개발되었고, 그 중 하나가 바로 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)입니다.PEFT: 파라미터 효율적 Fine-TuningPEFT는 **파라미터 효율적 Fine-Tuning(Parameter-Efficient ..
LangChain과 함께하는 RAG 구현 개념 잡기!! RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 모델이 질문에 답변할 때, 기존의 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 방법입니다. 이번 글에서는 LangChain을 사용해 RAG를 구현하는 절차를 단계별로 설명하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명합니다.Step 1: Document Loading (문서 로딩)문서 로딩은 RAG의 첫 번째 단계로, 모델이 검색하고 사용할 데이터를 준비하는 과정입니다. 여기서는 외부 데이터를 불러와야 합니다. 데이터는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 형식일 수 있으며, LangChain에서는 이러한 다양한 소스를 쉽게 로드할..
효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기) Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않..
[LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한..
[인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다..
[AGI] AGI(인공 일반 지능)란 무엇인가? AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능을 의미합니다. AGI는 특정 작업에 한정된 AI(예: 현재의 머신러닝 알고리즘)와는 달리, 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력을 지닌 인공지능을 목표로 합니다.AGI의 주요 특징구분내용범용성특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 분야에서 인간과 유사한 지능을 발휘할 수 있습니다.학습 능력새로운 정보를 학습하고, 그 지식을 다양한 상황에 적용할 수 있습니다.적응성새로운 환경이나 상황에 빠르게 적응할 수 있습니다.자율성외부의 명령 없이도 스스로 목표를 설정하고 행동할 수 있습니다.인지 능력추론, 계획, 문제 해결, 이해, 학습 등 인간의 다양한 인지 능력을 갖추고 있습니다. AGI 개..

티스토리툴바