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인공지능

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임베딩: 인공지능의 언어 이해를 혁신하는 핵심 기술 자연어 처리는 인공지능 분야에서 가장 도전적인 영역 중 하나입니다. 인간의 언어는 매우 복잡하고 다의어, 문맥, 비유적 표현 등 다양한 요소가 결합되어 있어 컴퓨터가 이를 이해하고 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 '임베딩(Embedding)'입니다. 이번 글에서는 임베딩의 개념과 그 중요성에 대해 알아보고, 임베딩이 어떻게 자연어 처리에 혁신을 가져왔는지 설명드리겠습니다.1. 임베딩의 탄생 배경: One-Hot 인코딩의 한계초기 자연어 처리에서는 단어를 표현하기 위해 One-Hot 인코딩 방식을 주로 사용했습니다. One-Hot 인코딩은 단어의 개수만큼의 길이를 가진 벡터를 생성하고, 해당 단어에 해당하는 인덱스만 1로 표시하고 나머지는 ..
DPO: 기존 LLM 학습의 한계를 극복하는 새로운 접근법 최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 주제 중 하나는 LLM(Large Language Models)입니다. GPT와 같은 거대 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 여전히 몇 가지 중요한 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식 중 하나로 DPO(Direct Preference Optimization)가 등장했습니다. 이번 블로그에서는 DPO가 무엇인지, 그리고 기존 LLM 학습 방식의 한계를 어떻게 극복하는지에 대해 알아보겠습니다.DPO란 무엇인가?**DPO(Direct Preference Optimization)**는 거대 언어 모델의 성능을 더욱 개선하기 위해 제안된 새로운 학습 방법입니다. 기존의 LLM 학습 방법은 주로 대규모의 텍..
Langchain의 Document Loader: AI와 데이터를 연결하는 핵심 도구 AI 모델을 활용해 텍스트 데이터를 분석하고 처리하려면 먼저 데이터를 효과적으로 불러오는 과정이 필수적입니다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 Document Loader입니다. Langchain에서는 다양한 문서 소스를 손쉽게 로드하고, AI 모델이 활용할 수 있는 형태로 데이터를 준비하는 데 도움을 줍니다.Document Loader의 역할Document Loader는 말 그대로 다양한 형식의 문서를 불러와 처리할 수 있도록 하는 도구입니다. AI 모델이 원활하게 작업을 수행하려면, 데이터는 일관되고 모델이 이해할 수 있는 형식으로 제공되어야 합니다. Document Loader는 이러한 문서들을 구조화된 데이터로 변환해 주며, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Model,..
생성형 AI에 워터마크가 필요한 이유: 투명 워터마크 기술이 가져올 변화 최근 생성형 AI의 활용이 급증하면서 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 신뢰성과 출처를 명확히 하는 문제가 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 특히 이미지, 텍스트, 동영상 등 다양한 콘텐츠에서 AI의 손길을 알아채기 어려워지면서, AI가 생성한 콘텐츠에 워터마크를 삽입하는 방법이 큰 관심을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 생성형 AI에 워터마크가 중요한 이유와 이슈화된 배경, 그리고 최신 기술 동향에 대해 알아보겠습니다.생성형 AI와 워터마크: 왜 중요한가?생성형 AI는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 이 도구가 가진 힘은 동시에 악용될 가능성도 있습니다. AI로 생성된 콘텐츠가 사람의 손길을 거친 것처럼 보이게 만들어, 가짜 뉴스나 허위 정보를 퍼뜨리는..
GPT 모델의 Temperature: 창의성과 정확성 사이, 최적의 균형 찾기 인공지능(AI) 대화 모델인 GPT(Generative Pretrained Transformer)를 사용해본 분이라면 "temperature"라는 용어를 들어보셨을 겁니다. 이 temperature 설정은 GPT가 텍스트를 생성할 때 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 이 값이 정확히 무엇을 의미하며, 왜 조정해야 하는지 궁금해하시는 분들도 많을 텐데요. 이번 블로그에서는 GPT의 temperature에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 이를 조정함으로써 얻을 수 있는 효과를 살펴보겠습니다.Temperature란 무엇인가?Temperature는 GPT 모델이 텍스트를 생성할 때 단어나 구문을 선택하는 과정에서의 "무작위성"을 조절하는 설정값입니다. 기본적으로 GPT는 단어의 확률 분포를 기반으로 다..
최신 AI 기술, Advance RAG로 한 단계 더 진화한 정보 검색 요즘 인공지능(AI) 분야에서 빠르게 주목받고 있는 기술 중 하나가 바로 RAG(Reinforcement-Augmented Generation)입니다. RAG는 정보 검색과 생성 모델을 결합하여 사용자에게 보다 정교한 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다. 그런데 최근에는 이 RAG를 한 단계 더 발전시킨 Advance RAG라는 개념이 등장해 연구자들과 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 이번 블로그에서는 Advance RAG가 무엇인지, 기존 RAG와는 어떤 점에서 차별화되는지, 그리고 최근의 연구 동향까지 살펴보겠습니다.1. RAG(Reinforcement-Augmented Generation)란?RAG는 정보 검색(Information Retrieval)과 자연어 생성(Natural Lang..
Ollama: 내 PC에서 무료로 LLM을 실행하는 강력한 도구 최근 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)의 활용도가 높아지고 있습니다. ChatGPT나 GPT-4와 같은 모델들은 다양한 분야에서 사용되고 있지만, 이러한 모델들을 사용하기 위해서는 보통 클라우드 기반 API에 의존해야 하고, 이에 따른 비용도 부담스럽습니다. 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 바로 Ollama입니다. Ollama는 무료로, 그리고 로컬 환경에서 LLM을 실행할 수 있는 오픈소스 도구입니다.Ollama란 무엇인가?Ollama는 사용자가 자신의 로컬 PC에서 대형 언어 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프로젝트입니다. Llama 2, Mistral 등 다양한 오픈소스 LLM을 지원하며, 모델의 가중치, 설정, 데이터셋 등을 하나의 패키지로..
GraphRAG: 혁신적인 정보 검색 및 생성 모델의 이해 최근 자연어 처리(NLP)와 정보 검색 분야에서 혁신적인 발전이 이루어지면서, 다양한 연구자들이 더욱 효과적이고 효율적인 정보 검색 및 생성 방법을 모색하고 있습니다. 그중에서도 GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)는 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 확장하여 정보 검색과 생성의 정확도와 효율성을 크게 향상시키는 기법으로 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 GraphRAG의 개념, 기존 RAG와의 차이점, 그리고 그 장점에 대해 살펴보겠습니다.GraphRAG의 개념GraphRAG는 RAG 모델의 기본 개념에 그래프 구조를 도입한 모델입니다. RAG 모델은 정보 검색과 생성 작업을 결합하여, 모델이 대규모 지식 베..

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