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인공지능

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AI 모델의 신뢰성 평가: SimpleQA의 역할 대형 언어 모델(LLM)의 가장 중요한 과제 중 하나는 '환각(hallucination)'을 최소화하여 신뢰성을 강화하는 것입니다. 그렇다면 우리가 사용하는 AI 모델이 실제로 신뢰할 수 있는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 이러한 신뢰성을 객관적으로 평가하려면 모두가 인정할 수 있는 평가 방법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 인공지능 모델의 신뢰성을 평가할 수 있는 새로운 벤치마크인 SimpleQA를 소개합니다.SimpleQA란 무엇인가?SimpleQA는 인공지능의 **사실성(factuality)**을 측정하기 위한 벤치마크로, 언어 모델이 때때로 거짓된 답변을 생성하거나 증거로 뒷받침되지 않는 정보를 제공하는 문제, 즉 "환각" 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. SimpleQA는 언어 모델이 이러한..
심층 PDF 데이터 추출: ANTHROPIC의 고급 PDF 지원 기능 소개 PDF는 문서 관리와 보고서 작성에 있어 필수적인 파일 형식입니다. 그러나 PDF에는 단순한 텍스트뿐 아니라 표, 이미지, 차트 등 다양한 정보들이 포함되어 있어 이러한 비정형 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하는 데 상당한 어려움이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 ANTHROPIC은 PDF 지원 기능을 새롭게 강화했습니다. 이를 통해 PDF 내의 복잡한 정보들을 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있습니다. 이제 ANTHROPIC의 PDF 지원 기능에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다.ANTHROPIC의 PDF 지원 기능 개요보고서 분석 및 차트/표 이해: ANTHROPIC의 PDF 지원 기능은 PDF 내 차트나 표와 같은 시각적 요소를 분석하여 중요한 정보를 신속하게 파악할 수 있도록 돕습니다. ..
확장 가능한 시스템 설계를 위한 조건부 패턴 (Conditional Pattern)의 모든 것 모듈화 패턴의 일종인 "조건부 패턴 (Conditional Pattern)"에 대해 심층적으로 논의합니다. 시스템 설계 시 단순한 상황이나 단일 쿼리의 처리만을 고려하는 것은 실용적이지 않습니다. 실제 상용 시스템에서는 예상과 달리 다양한 요구 사항이 발생하며, 시스템이 다각도로 활용되는 상황을 마주하게 됩니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하기 위해서는 확장 가능하고 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 설계가 필수적이며, 이를 실현하는 데 중요한 역할을 하는 것이 바로 조건부 패턴입니다.조건부 패턴은 특정 쿼리나 상황에 따라 적합한 처리 경로를 선택하는 구조를 의미합니다. 이 패턴은 시스템이 다양한 입력에 대해 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어 있으며, 복잡한 문제를 모듈화하여 관리 가능하고 확..
인공지능이 만들어내는 팟캐스트, 오픈소스로 만나보세요: NotebookLlama NotebookLlama는 텍스트 데이터를 통해 사람의 개입 없이도 하나의 팟캐스트 콘텐츠를 만들어낼 수 있는 놀라운 오픈소스 프로젝트입니다. Google의 NotebookLM과 유사한 컨셉을 가지고 있지만, 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스로 제공된다는 점에서 인공지능의 진정한 잠재력을 느낄 수 있습니다. 이 글에서는 NotebookLlama 프로젝트에 대해 소개하고, 각 단계별로 어떤 과정을 통해 텍스트가 팟캐스트로 변환되는지 알아보겠습니다.NotebookLlama란 무엇인가?NotebookLlama는 PDF와 같은 텍스트 문서를 시작으로, 이를 여러 모델과 과정들을 거쳐 마치 사람과 같은 대화 형식의 팟캐스트로 변환하는 워크플로우를 제공합니다. 이 프로젝트는 Llama 시리즈 모델과 텍스트-음성 변..
새로운 시대의 검색: ChatGPT Search로 심화된 지식 탐구 우리는 더 이상 키워드 기반 정보 탐색에 의존하는 시대에 머물러 있지 않습니다. 이제 ChatGPT Search를 통해 자연스러운 대화를 나누며 심화된 정보 탐구가 가능해졌습니다. 이 새로운 검색 패러다임은 인간의 소통 방식을 반영한 자연어 처리(NLP)를 활용해 정보 검색의 방식을 혁신적으로 발전시켰으며, 단순히 답변을 얻는 것이 아니라, 탐구의 재미를 느끼고 사고력을 자극하는 과정으로 전환됩니다. 정보 검색이 단순히 데이터를 찾는 것이 아니라, 발견의 기쁨과 지적 탐구를 즐길 수 있는 체험으로 변화된 것입니다. 이러한 변화는 단순한 효율성 증대뿐만 아니라, 정보에 대한 접근 방식 자체를 인문학적으로 확장하며 사용자의 호기심을 자극하는 방향으로 나아가고 있습니다.ChatGPT Search의 활용 방법C..
모듈형 RAG의 첫걸음, Linear Pattern으로 쉽게 이해하는 고도화된 검색 기반 AI 모델 검색 기반 생성 모델, 흔히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 패턴은 최근 많은 관심을 받는 AI 모델 구조입니다. 특히 이 중에서 Linear Pattern은 가장 기본적이면서도 효율적인 구조로, 단순히 단방향(Sequence)으로 구성되어 쉽게 구축할 수 있는 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 모듈형 RAG(Modular RAG)에서는 각 단계가 독립적 모듈로 분리되어 더욱 유연하게 활용될 수 있죠. 이번 글에서는 Linear Pattern이 모듈형 RAG에서 어떻게 작동하며, 어떤 기술이 사용되는지 알아보겠습니다.Linear Pattern이란? – 단방향 Sequence 기반 구조Linear Pattern은 이름 그대로 순차적으로 작업을 진행하는 패턴으로, Advan..
새로운 도메인 검색의 해답, HyDE: 가상의 문서로 RAG 성능을 향상시키다! 기존 검색의 한계와 HyDE의 탄생 배경기존의 Embedding 기반 검색 시스템, 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인에서 활용되는 유사도 검색은 대부분 학습된 데이터 세트를 바탕으로 이루어집니다. 하지만 데이터의 도메인이 기존 학습 데이터와 다를 경우, 검색 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 새로운 도메인에 대한 검색에서는 사용자의 질문이 기존 데이터와 연결되지 않아 검색 결과가 부정확해지거나 적합한 맥락을 제공하지 못할 수 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**입니다. HyDE는 사용자의 질문을 토대로 가상의 문서를 생성하여, 이를 검색의 입력으로 사용함..
왜 우리는 다른 사람이 만든 앱에 맞춰야 할까요? GitHub Spark로 맞춤형 애플리케이션 시대를 열다 개발자로서 우리는 항상 자신의 개발 환경을 자유롭게 커스터마이즈하고, 고유한 워크플로우에 맞는 도구를 만드는 것을 좋아합니다. 이는 단순히 생산성이나 효율성 때문만이 아니라, 일상을 더 개인적이고 흥미롭게 만들기 때문입니다. 우리는 dotfiles를 관리하고, 자동화 스크립트를 작성하며, 에디터 설정을 조정하는 데 시간을 투자합니다. 그러나 실제로 자신만의 애플리케이션을 만드는 일은 얼마나 자주 시도할까요? 개발할 수 있는 능력이 있음에도 불구하고, 단기간에만 필요할 것 같거나 너무 특정한 목적이라서, 혹은 시간이 많이 들 것 같아서 포기하게 되는 경우가 많습니다. 이것이 바로 오늘날 소프트웨어 환경의 아이러니입니다. 우리는 강력한 컴퓨터를 손에 들고 있지만, 그 컴퓨터들이 우리에게 딱 맞춰져 있지는 않..

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