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[인공지능] 멀티모달(Multi Modal) AI란 무엇인가? 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 종류의 데이터 형태(또는 모달리티)를 처리하고 통합하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 데이터 형태에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 종류가 포함될 수 있습니다. 멀티모달 AI는 각 모달리티에서 얻은 정보를 결합하여 보다 정교하고 정확한 분석을 수행할 수 있도록 합니다.멀티모달 AI의 주요 구성 요소데이터 처리 및 표현:텍스트: 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터를 이해하고 분석합니다. 예를 들어, 텍스트의 감정 분석, 키워드 추출, 문장 의미 이해 등이 포함됩니다.이미지: 컴퓨터 비전 기술을 통해 이미지를 분석합니다. 예를 들어, 객체 인식, 이미지 분류, 장면 이해 등이 포함됩니다.오디오: 음성 인식 및..
[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..
[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..
RAG란 무엇일까요? RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자로, 검색 증강 생성이라는 뜻입니다. 이는 **대규모 언어 모델(LLM)**의 성능을 향상시키기 위한 기술입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 LLM은 학습 데이터 외부의 정보에 접근하지 못하고, 생성된 텍스트의 정확성과 신뢰성이 부족할 수 있습니다. RAG는 LLM의 부족한 부분을 검색 기술로 보완합니다. RAG는 LLM에게 질문을 주면, 먼저 검색 엔진을 사용하여 관련 정보를 검색합니다. 그리고 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 텍스트를 생성합니다. 이렇게 하면 LLM이 학습 데이터 외부의 정보도 활용할 수 있고, 생성된 텍스트의 정확성과 ..
LLMOps 이란 무엇인가?! LLMOps는 "Large Language Model Operations"의 약어로, 대규모 언어 모델의 운영과 관리를 의미합니다. 이는 대용량 언어 모델의 훈련, 배포, 업데이트 및 모니터링과 같은 작업을 포함합니다. LLMOps는 기업이나 조직이 언어 모델을 효율적으로 관리하고 운영할 수 있도록 돕는 전략과 방법론을 포함합니다. LLMOps의 목표는 언어 모델의 안정성, 성능, 확장성 및 보안을 보장하면서 모델의 운영 비용을 최소화하는 것입니다. 이를 위해 LLMOps는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다: 데이터 관리: 대규모 언어 모델을 훈련시키기 위해 필요한 데이터를 수집, 정제 및 관리하는 작업입니다. 데이터의 품질과 다양성은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 데이터 관리는 매우 중..
프롬프트 엔지니어링 이란 무엇인가? 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능 모델의 사용에 있어 중요한 요소로, 입력에 대한 효과적인 가이드를 제공하는 과정으로 정의됩니다. 이는 사용자가 입력하는 정보를 조정하고 개선함으로써, 인공지능 모델이 원하는 결과를 산출하기 위한 방법론입니다. 이러한 프롬프트 엔지니어링은 특정 목적을 가지고 수행될 수 있으며, 그 중 몇 가지를 소개하면 다음과 같습니다: 첫째로, 명확한 지시 제공이 있습니다. 이는 모델이 원하는 유형의 답변을 얻기 위해 사용자가 입력에 명확하고 구체적인 지시를 포함하는 것을 의미합니다. 예를 들어, "번역해주세요: '안녕하세요'"라는 구체적인 지시를 통해 번역을 요청하는 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 이렇게 명확한 지시를 제공함으로써, 모델은 사용자의 의..

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