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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...
Cosmopedia: 대규모 사전 훈련 데이터셋 구축 방법론 자연어 처리 분야의 최근 발전은 대형 언어 모델(LLM)의 학습을 위해 합성 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 그러나 대규모 사전 훈련 데이터셋을 구축하는 과정은 여전히 만만치 않은 도전 과제입니다. 본 포스트에서는 Huggingface 팀이 제안한 Cosmopedia 프로젝트를 통해 이러한 도전 과제들을 해결하고, 대규모 사전 훈련 데이터셋을 구축하는 데 사용된 방법론을 설명하고자 합니다.SELF-INSTRUCT와 Evol-Instruct의 한계SELF-INSTRUCT와 Evol-Instruct 방법론은 인간의 개입 없이 자동으로 파인 튜닝 데이터셋을 생성할 수 있는 능력으로 많은 주목을 받았습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 파인 튜닝에 필요한 데이터를 생성하는 데 한정되어 있으며, 다양성이..
LLM 기반 AI 에이전트의 심층 탐구: 차세대 자율 시스템의 가능성 최근 LLM(Large Language Model) 기반 자율 에이전트 시스템이 학계와 산업계에서 큰 주목을 받고 있다. AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI와 같은 프로토타입들은 LLM이 단순히 텍스트 생성을 넘어 복잡한 문제 해결 도구로서 활용될 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 접근은 LLM의 활용 범위를 크게 확장시키며, 다양한 문제 도메인에서 새로운 솔루션을 제공할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 블로그에서는 LLM 기반 AI 에이전트 시스템의 주요 구성 요소와 그 적용 사례에 대해 심도 있게 탐구하고자 한다.LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 LLM을 에이전트의 핵심적인 지능으로 활용하며, 여러 보조적 구성 요소를 통해 기능을 확장한다. ..
AI 글쓰기의 미래: Claude의 Styles 기능으로 맞춤형 창작 경험을 시작하세요 AI와 함께 글을 쓴다는 것은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 더 깊은 수준의 협업을 의미합니다. Claude는 다른 생성형 AI들과 차별화된 강력한 글쓰기 능력을 바탕으로 사용자 맞춤형 커뮤니케이션을 제공합니다. 이번에 새롭게 도입된 'Styles' 기능은 이러한 Claude의 강점을 한층 더 강화하며, 사용자들에게 개인화된 글쓰기 경험을 제공합니다.Claude의 기존 강점과 차별화 요소Claude는 출시 초기부터 맥락 이해, 논리적 구조화, 그리고 일관된 톤 유지에서 탁월한 성능을 보여왔습니다. 다른 생성형 AI들이 텍스트 생성에만 집중하는 반면, Claude는 글쓰기의 목적과 청중을 고려하여 최적의 문장을 만들어내는 데 주력해왔습니다. 특히 업무, 학술, 기술 문서와 같은 다양한 분야에서 Cla..
기존 RAG의 한계를 넘어: GraphRAG로 확장된 LLM 데이터 분석의 새로운 시대 대형 언어 모델(LLM)의 주요 도전 과제 중 하나는 학습하지 않은 데이터에도 문제 해결 능력을 적용하는 것입니다. 이는 새로운 데이터 탐구의 가능성을 열어주며, 데이터셋의 맥락과 기반에 따라 주제나 의미론적 개념을 식별할 수 있는 능력을 제공합니다. Microsoft Research에서 개발한 GraphRAG는 이러한 LLM의 능력을 확장하여 문서 분석 성능을 크게 향상시키는 혁신적인 접근 방식입니다.기존 RAG 방식의 한계와 GraphRAG의 필요성Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 사용자 쿼리에 따라 정보를 검색하고 이를 AI가 생성한 응답에 참고하는 기술입니다. 대부분의 RAG 접근법은 벡터 유사성을 검색 기법으로 사용하지만, 기존 RAG 방식에는 여러 한계가 존재합..
Mistral AI: 혁신적인 오픈소스 AI 모델의 탄생 프랑스 AI 스타트업인 Mistral AI는 언어 모델 분야에서 변혁적인 발전의 최전선에 서 있습니다. 2023년에 설립된 이 회사는 Google DeepMind와 Meta에서 풍부한 경험을 쌓은 뛰어난 연구자들로 구성된 팀으로 이루어져 있습니다. 그들의 목표는 오픈소스 접근 방식을 통해 인공지능을 민주화하여 AI의 혜택이 모든 사람에게 접근 가능하도록 하는 것입니다. 설립된 지 몇 달 만에 Mistral AI는 1억 1,300만 달러의 자금을 확보하며 AI 산업의 중요한 신흥 플레이어로 자리매김했습니다.Mistral 7B: 오픈소스 강자의 중요성Mistral 7B는 Apache 2.0 라이선스 하에 오픈소스로 제공되는 대규모 언어 모델로, 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이는 기존의 폐쇄적인 대형..
LLaMA에서 Alpaca까지: 저예산으로 학술 연구를 위한 경량 LLM을 만든 이야기 대규모 언어 모델(LLM) 연구는 최근까지 주로 빅테크 기업들에 의해 지배되어 왔습니다. 이와 같은 환경에서는 막대한 컴퓨팅 자원과 자본이 필요하므로, 학계와 소규모 연구자들이 독자적으로 언어 모델을 개발하는 것은 매우 어려운 일로 여겨졌습니다. 그러나 스탠퍼드 대학의 Alpaca 프로젝트는 이러한 상황에 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 본 글에서는 Meta의 LLaMA 모델을 기반으로 학술 연구 목적으로 개발된 Alpaca가 어떻게 탄생했는지, 그리고 저예산으로 경량 모델을 구축하는 과정에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다.Alpaca란 무엇인가?Alpaca는 Meta가 공개한 LLaMA 7B 모델을 기반으로 스탠퍼드 대학의 연구팀이 학술 연구 목적으로 파인튜닝한 언어 모델입니다. Al..
프롬프트 체이닝이란 무엇일까? LLM과의 대화에서 숨겨진 가능성을 탐구해보자 최근 인공지능과 대화형 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 대화는 많은 사람들이 이미 경험하고 있을 것입니다. 그러나 단순한 질문-응답을 넘어, 여러 질문을 체계적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 어떨까요? 오늘은 이러한 핵심 개념인 '프롬프트'와 '프롬프트 체이닝'에 대해 이야기해보겠습니다.프롬프트란 무엇인가요?프롬프트는 LLM에게 특정 작업을 요청하기 위해 입력하는 '명령어' 또는 '질문'입니다. 자연어로 작성된 프롬프트는 모델에게 어떤 작업을 수행해야 하는지를 명확히 알려주며, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, "재즈 장르의 대표적인 아티스트를 알려줘"라고 입력하면, L..

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