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인공지능

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MCQA: 언어 모델 이해를 위한 핵심 평가 방법 MCQA(Multiple-Choice Question Answering)는 언어 모델의 이해력과 추론 능력을 평가하는 데 필수적인 도구로, 이러한 평가 방식을 통해 모델의 지식 수준과 문제 해결 능력을 정량적으로 측정할 수 있습니다. 이는 여러 선택지 중 올바른 답을 선택하는 문제 형식으로, 언어 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 있어 중요한 역할을 수행합니다.MCQA의 목적은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.1. 모델 성능 평가MCQA는 대형 언어 모델(LLM)의 이해력과 추론 능력을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 다양한 주제와 난이도의 질문을 통해 모델이 얼마나 정확하게 문제를 해결할 수 있는지를 평가합니다. 예를 들어, 과학, 역사, 수학 등의 특정 분야에서 모델이 얼마나 깊이 있는 이해를..
RAG의 완성, Post Retrieval로 검색 정확도 극대화하는 방법들! Post Retrieval: 검색 후에도 이어지는 정교한 최적화RAG(Retrieval-Augmented Generation)에서 Post Retrieval은 이름 그대로 Retrieval 단계 이후에 수행되는 과정을 의미합니다. Retrieval 단계에서 추출된 문서들을 기반으로, 더욱 정확한 결과를 얻기 위해 후속 작업을 수행합니다. 이 과정은 검색의 정확도를 한층 더 높이며, 사용자가 원하는 답변을 더욱 정밀하게 제공합니다. 이번 글에서는 Post Retrieval의 주요 기법인 Reranker, Context Reorder, Compressor에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. Reranker: 정교한 분석으로 정확도를 높이다Reranker란?Reranker는 Query와 Document 쌍의 관..
RAG의 핵심, Retrieval 기술로 검색 성능 극대화하기! Retrieval: RAG의 성능을 좌우하는 핵심 단계RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model)의 능력을 확장하고 보완하는 기술로, LLM이 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 그중에서도 Retrieval 단계는 사용자의 쿼리에 맞는 적절한 정보를 찾아내는 중요한 역할을 담당합니다. 이 글에서는 Retrieval 단계의 핵심 기술인 Hybrid Search, Hypothetical Question, **HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**에 대해 살펴보겠습니다. 각각의 기술이 어떤 원리로 동작하며, 언제 효과적인지 알아볼까요?1. Hybrid Search: 시맨틱과 키워드 검색..
LLM의 성능을 높이는 비밀, Pre-Retrieval의 역할과 필요성! Pre-Retrieval: LLM 성능을 위한 첫 단계많은 사람들이 LLM(Large Language Model)을 사용할 때, 단순히 질문만 입력하면 정확한 답변을 받을 수 있을 거라 기대합니다. 하지만 실제로는 사용자가 입력한 쿼리(Query)가 LLM에 의해 잘 이해되지 않을 때가 많습니다. 이러한 문제를 해결하고, 더욱 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 Pre-Retrieval이라는 단계가 필요합니다. Pre-Retrieval은 사용자의 쿼리를 LLM이 더 잘 이해할 수 있도록 사전에 최적화하는 과정으로, 실제 검색(Retrieval) 전에 수행됩니다.그렇다면, Pre-Retrieval 단계에서 어떤 작업들이 이루어질까요? 이번 글에서는 Pre-Retrieval의 주요 역할과 그 필요성에 대해 알아..
AI의 진화와 생명과학 혁신: 알파폴드와 노벨 화학상 수상의 의의 최근 과학계에서 주목할 만한 진전은 인공지능(AI)이 기술 혁신을 넘어서 생명과학의 패러다임을 변화시키고 있다는 것입니다. 그 중심에는 구글 딥마인드의 연구팀이 개발한 **알파폴드(AlphaFold)**가 자리하고 있습니다. 특히 알파폴드의 창시자인 데미스 허사비스와 존 점퍼가 2024년 노벨 화학상을 수상하며 이 기술의 중요성이 다시 한번 부각되었습니다. 이번 글에서는 알파폴드의 개발 역사와 생명과학에 미친 영향, 그리고 노벨상 수상의 의미를 심도 있게 논의하겠습니다.단백질 접힘 문제: 반세기 동안 풀리지 않은 생명과학의 난제단백질은 생명체의 거의 모든 기능을 담당하는 중요한 생체 분자입니다. 단백질의 기능은 그 구조에 의해 결정되며, 따라서 단백질이 어떤 방식으로 접히는지 예측하는 것은 생명과학과 의..
Advanced RAG의 등장과 Naive RAG의 한계: 왜 우리는 더 나은 솔루션을 필요로 하는가? Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 기술로, 최근 AI 연구와 응용에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. RAG의 출현은 단순히 데이터를 학습하는 언어 모델을 넘어, 방대한 외부 지식 데이터베이스와 결합하여 필요한 정보를 실시간으로 검색하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 답변을 생성하는 능력을 제공하려는 시도에서 비롯되었습니다. 특히 의료, 법률 등 높은 정확성과 신뢰성이 요구되는 분야에서 RAG는 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.그러나 Naive RAG에는 여러 한계가 존재합니다. 기본적인 RAG 시스템에서는 단순한 검색과 생성의 반복으로 인해 불필요한 데이터 중복과 노이즈가 발생할 수 있습니다. 특히, 의미론적 유사성을 고려..
획기적인 AI 기술: Apple의 Depth Pro, 단일 이미지로 3D 깊이 지도 생성! Apple의 AI 연구팀이 머신이 깊이를 인식하는 방식을 혁신적으로 발전시킬 수 있는 새로운 모델을 개발했습니다. 이 기술은 증강 현실(AR)부터 자율주행차까지 다양한 산업에 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.이번 시스템인 Depth Pro는 단일 2D 이미지에서 고해상도의 3D 깊이 지도를 단 몇 초 만에 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 기존에 필요했던 카메라 데이터 없이도 가능한 점에서 기존 모델과는 확연히 다릅니다.혁신적인 기술적 기여Depth Pro는 **멀티스케일 비전 트랜스포머(multi-scale vision transformer)**를 통해 이미지의 전체 맥락과 세부 사항을 동시에 처리할 수 있습니다. 이러한 효율적인 아키텍처 덕분에 Depth Pro는 기존보다 빠르고 정밀한..
Langchain으로 구현하는 Naive RAG: AI와 데이터의 진정한 통합 방법! 1. NaiveRAG란 무엇인가?NaiveRAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자로, 생성형 AI와 정보 검색 기술을 결합한 혁신적인 AI 모델입니다. 일반적인 AI 모델은 주어진 데이터에서 답변을 생성하지만, RAG는 그보다 한 걸음 더 나아가 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 더욱 정확하고 관련성 높은 답변을 생성합니다.NaiveRAG는 이를 네이티브 방식으로 구현하여, 사전에 구축된 검색 시스템에 의존하지 않고도 AI 자체가 검색과 생성을 동시에 수행할 수 있는 구조입니다. 이를 통해 AI가 실시간으로 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 찾아내고, 그 정보를 활용해 응답을 생성하는 방식입니다.2. Langchain으로 NaiveRAG ..

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