llm 성능 (1) 썸네일형 리스트형 RAGCache: 대형 언어 모델(LLM) 시대의 성능 최적화를 위한 지식 캐싱의 혁신적 접근 대형 언어 모델(LLM)이 발전함에 따라, 이에 수반되는 컴퓨팅 리소스와 메모리 사용량도 급증하고 있습니다. 이로 인해 자연어 처리(NLP) 작업의 효율성을 높이기 위해 다양한 기술들이 개발되고 있습니다. 이번 글에서 다룰 'RAGCache'는 검색 기반 생성 모델의 성능을 획기적으로 향상시키기 위한 솔루션으로, RAG의 주요 문제들을 해결하고자 합니다.RAG란 무엇인가?RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 외부 지식 데이터베이스와 LLM을 결합하여 응답의 정확성과 관련성을 극대화하는 기법입니다. 예를 들어, GPT-4, LLaMA2와 같은 모델이 Wikipedia와 같은 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하고 이를 사용해 더 나은 응답을 생성하는 방식입니다... 이전 1 다음
