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인공지능

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[LangChain] LangChain이란 무엇인가? 개념 요약 정리! LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 다양한 애플리케이션을 구축하고 관리하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 언어 처리 작업을 일련의 단계로 구성하여 효율적으로 수행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 프롬프트 보강, 응답 조정, 컨텍스트 제공, 다중 LLM 관리가 있으며, 다양한 데이터 소스와의 통합을 통해 모델의 성능을 극대화합니다. 이로 인해 챗봇, 질문 응답 시스템, 콘텐츠 생성 등의 작업을 간소화하고 자동화할 수 있습니다.주요 개념모듈화(Modularity)LangChain은 다양한 구성 요소를 모듈화하여 각 단계별로 독립적으로 관리하고 재사용할 수 있게 합니다. 예를 들어, 데이터 전처리, 모델 호출, 후처리 등을 개별 모듈로 분리할 수 있습니다.체인(C..
[프롬프트 엔지니어] Self-Consistency(자기 일관성) 개념 정리! 개념 및 컨셉 배경Self-Consistency는 프롬프트 엔지니어링에서 AI 모델의 응답의 일관성을 유지하고 개선하는 기법입니다. 기본적으로, Self-Consistency는 모델이 동일한 입력에 대해 여러 번의 출력을 생성하고, 이러한 출력을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할 수 있는 응답을 선택하는 방식으로 작동합니다. 이 기법은 특히 복잡하거나 모호한 질문에 대해 신뢰할 수 있는 답변을 얻기 위해 사용됩니다.기반 기술Self-Consistency의 기반 기술은 다음과 같습니다:다양한 출력 생성: 모델이 동일한 프롬프트에 대해 여러 번의 응답을 생성합니다. 이를 통해 모델이 다양한 관점이나 방법으로 질문에 접근할 수 있습니다.응답 비교 및 평가: 생성된 여러 응답을 비교하여 가장 일관성 있고 신뢰할..
[프롬프트 엔지니어링] Few-Shot Prompting이란 무엇인가? Few-Shot Prompting은 AI, 특히 대규모 언어 모델(GPT-4 등)에서 새로운 작업을 수행할 때, 몇 개의 예시를 제공하여 모델이 작업의 맥락과 요구 사항을 이해하도록 하는 기법입니다. 이 방법은 모델이 특정 작업을 배우기 위해 대량의 데이터나 사전 훈련 없이도 효과적으로 작동할 수 있게 해줍니다.Few-Shot Prompting 개념Few-Shot Prompting은 다음과 같은 경우에 유용합니다:빠른 학습: 모델이 새로운 작업에 대해 빠르게 적응해야 할 때.적은 데이터: 많은 예시를 제공할 수 없는 상황에서 유용.일관성 유지: 모델이 특정 스타일이나 형식을 일관되게 유지해야 할 때.Few-Shot Prompting의 구조Few-Shot Prompting은 일반적으로 다음과 같은 구조를 ..
[프롬프트 엔지니어] Zero-Shot Prompting(영 제로 샷 프롬프팅)이란 무엇인가? Zero-Shot Prompting이란 무엇인가요?Zero-Shot Prompting은 기계학습 모델이 작업을 수행하기 위해 특정한 학습 데이터를 필요로 하지 않는 방법론입니다. 대신에, 모델에게 작업을 수행하는 방법에 대한 지침 또는 프롬프트를 제공함으로써 모델이 작업을 수행할 수 있도록 유도합니다.어떻게 작동하나요?Zero-Shot Prompting은 사용자가 모델에게 작업을 수행하기 위한 프롬프트를 제공하는 방식으로 작동합니다. 이 프롬프트는 일반적으로 작업에 대한 설명이나 명령, 질문 등의 형태를 가지며, 모델은 이를 해석하여 작업을 수행하고 결과를 생성합니다.어떤 작업에 적용될 수 있나요?Zero-Shot Prompting은 다양한 자연어처리 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 기계번역, ..
[프롬프트 엔지니어링] Chain-of-Thought (CoT) Prompting란 무엇인가? Chain-of-Thought (CoT) prompting은 언어 모델이 복잡한 추론 작업을 수행할 때 중간 단계의 추론 과정을 명시적으로 보여주는 기술입니다. 이는 모델이 단계를 밟아가며 문제를 해결하도록 유도하여 정확성을 높이는 방법입니다. 전문가의 관점에서 Chain-of-Thought prompting의 주요 요소와 장점을 다음과 같이 정리할 수 있습니다: 개념과 원리추론 과정의 시각화: CoT는 모델이 문제를 해결하는 데 필요한 중간 추론 단계를 명시적으로 작성하도록 유도합니다. 이는 사람의 사고 과정과 유사하며, 단계별로 문제를 해결하는 방식입니다.복잡한 문제 해결: 특히 복잡한 수학 문제, 논리 퍼즐, 다단계 추론이 필요한 질문 등에 유용합니다. 단계별 접근은 모델이 각 단계에서 필요한 정보..
RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가? 심층 개념 분석 RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 생성의 성능을 향상시키기 위해 고안된 방법입니다. RAG는 검색(Retrieval)과 생성(Generation) 모델을 결합하여, 방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 기반으로 자연스럽고 정확한 텍스트를 생성합니다. 이는 전통적인 언어 모델이 가진 한계를 극복하고, 보다 사실적이고 정보에 기반한 응답을 생성하는 데 유리합니다.RAG의 작동 방식은 다음과 같습니다:검색 단계:쿼리(질문이나 문장)를 받아서, 사전 준비된 문서 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 문서들을 검색합니다.이 단계에서 주로 사용하는 기술은 BM25, TF-IDF, Dense Retrieval(BERT 기반) 등이 있..
[Prompt Engineering] ReAct이란 무엇인가?!! ReAct(Reason + Act)는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 행동 능력을 향상시키는 프롬프트 엔지니어링 기법입니다. 인간의 사고 방식에서 영감을 얻은 ReAct는 LLM에게 명확한 추론 과정과 함께 작업을 수행하도록 지시합니다. 이를 통해 모델은 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있으며, 특히 상식 추론과 관련된 복잡한 작업에 효과적입니다.ReAct 작동 방식구분내용 행동 지시 먼저 사용자는 LLM에게 수행할 작업을 명확하게 지시합니다. 이 지침은 간단하고 명료하며 LLM이 쉽게 이해할 수 있는 언어로 작성되어야 합니다. 추론 과정 생성 LLM은 지시에 따라 작업을 완료하기 위한 단계별 추론 과정을 생성합니다. 이 추론 과정은 중간 단계와 결론을 포함하여 명확하고 논리적이어야..
[인공지능] 할루시네이션 이란 무엇인가? 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 특징사실과 다른 정보LLM은 학습 데이터에 존재하지 않는 정보를 만들어낼 수 있습니다.논리적 오류LLM은 논리적으로 일관성이 없는 문장이나 이야기를 만들어낼 수 있습니다.편향LLM은 학습 데이터의 편향을 반영하여 편향된 정보를 만들어낼 수 있습니다.할루시네이션의 위험잘못된 정보LLM은 사실이 아닌 정보를 만들어낼 수 있어 사용자가 잘못된 정보를 믿게 만들 수 있습니다.편향된 정보LLM은 학습 데이터의 편향을 반영하여 편향된 정보를 만들어낼 수 있..

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