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CPU에서도 거대한 언어 모델을 가볍게! Microsoft의 혁신적 오픈소스 프레임워크, bitnet.cpp bitnet.cpp이란 무엇인가?bitnet.cpp는 Microsoft에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, CPU에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 1비트 양자화를 사용합니다. 기존의 32비트 또는 16비트로 표현된 가중치를 1비트로 줄여 모델 크기를 16~32배 축소하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 이로써 비싼 GPU나 고사양 하드웨어 없이도 대규모 모델을 구동할 수 있는 가능성을 제시합니다. bitnet.cpp는 특히 ARM CPU에서 1.375.07배, x86 CPU에서는 2.376.17배의 속도 향상을 보여줍니다. 이러한 기술 덕분에 고성능 AI 모델을 일반적인 데스크톱이나 노트북에서도 쉽게 실행할 수 있는 환경이 마련되었습니다.bitnet.cpp의 작동 방식1. 모델 로..
최신 AI 기술의 진화: Qwen 2.5, 오픈소스 LLM의 새로운 강자 AI 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)은 이제 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 특히 Qwen 2.5는 그 중에서도 탁월한 성능을 자랑하며, AI 연구와 개발에 새로운 이정표를 세우고 있습니다. Qwen 2.5는 중국의 거대 클라우드 서비스 제공업체인 Alibaba Cloud에서 개발한 최신 LLM으로, 특히 오픈소스 모델로써 개발자 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다.이번 블로그에서는 Qwen 2.5가 무엇인지, 어떤 점에서 우수한 성능을 발휘하는지, 그리고 이 모델이 가진 다양한 특징과 사용 방법을 살펴보겠습니다.Qwen 2.5란 무엇인가?Qwen 2.5는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 2024년 가장 주목받는 AI 기술 중 하나입니다..
Instruct Model: 대화형 인공지능의 미래를 엿보다 Base LLM Model이란?Base LLM (Large Language Model)은 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 언어 모델로서, 다양한 소스에서 수집된 데이터(예: 책, 학술 기사, 웹사이트 텍스트 등)를 활용하여 언어의 패턴, 문법, 의미를 학습합니다. 이러한 대규모 학습 과정을 통해 LLM은 언어를 이해하고 생성하는 데 필요한 풍부한 언어적 지식을 축적하게 되며, 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이로써 콘텐츠 생성, 질의 응답, 요약 등 다양한 언어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.Base LLM Model은 주로 비지도 학습 방식을 통해 훈련됩니다. 이는 데이터에 별도의 주석이나 레이블을 제공하지 않고 모델에 원문 그대로 제공하여, 모델이 스스로 언어의 규칙..
MCQA: 언어 모델 이해를 위한 핵심 평가 방법 MCQA(Multiple-Choice Question Answering)는 언어 모델의 이해력과 추론 능력을 평가하는 데 필수적인 도구로, 이러한 평가 방식을 통해 모델의 지식 수준과 문제 해결 능력을 정량적으로 측정할 수 있습니다. 이는 여러 선택지 중 올바른 답을 선택하는 문제 형식으로, 언어 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 있어 중요한 역할을 수행합니다.MCQA의 목적은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.1. 모델 성능 평가MCQA는 대형 언어 모델(LLM)의 이해력과 추론 능력을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 다양한 주제와 난이도의 질문을 통해 모델이 얼마나 정확하게 문제를 해결할 수 있는지를 평가합니다. 예를 들어, 과학, 역사, 수학 등의 특정 분야에서 모델이 얼마나 깊이 있는 이해를..
RAG의 핵심, Retrieval 기술로 검색 성능 극대화하기! Retrieval: RAG의 성능을 좌우하는 핵심 단계RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM(Large Language Model)의 능력을 확장하고 보완하는 기술로, LLM이 보다 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 그중에서도 Retrieval 단계는 사용자의 쿼리에 맞는 적절한 정보를 찾아내는 중요한 역할을 담당합니다. 이 글에서는 Retrieval 단계의 핵심 기술인 Hybrid Search, Hypothetical Question, **HyDE(Hypothetical Document Embeddings)**에 대해 살펴보겠습니다. 각각의 기술이 어떤 원리로 동작하며, 언제 효과적인지 알아볼까요?1. Hybrid Search: 시맨틱과 키워드 검색..
LLM의 성능을 높이는 비밀, Pre-Retrieval의 역할과 필요성! Pre-Retrieval: LLM 성능을 위한 첫 단계많은 사람들이 LLM(Large Language Model)을 사용할 때, 단순히 질문만 입력하면 정확한 답변을 받을 수 있을 거라 기대합니다. 하지만 실제로는 사용자가 입력한 쿼리(Query)가 LLM에 의해 잘 이해되지 않을 때가 많습니다. 이러한 문제를 해결하고, 더욱 정확한 검색 결과를 얻기 위해서 Pre-Retrieval이라는 단계가 필요합니다. Pre-Retrieval은 사용자의 쿼리를 LLM이 더 잘 이해할 수 있도록 사전에 최적화하는 과정으로, 실제 검색(Retrieval) 전에 수행됩니다.그렇다면, Pre-Retrieval 단계에서 어떤 작업들이 이루어질까요? 이번 글에서는 Pre-Retrieval의 주요 역할과 그 필요성에 대해 알아..
앤트로픽의 새로운 비밀 무기: Contextual Retrieval로 LLM의 한계를 넘어서다 인공지능 모델이 특정 맥락에서 유용하게 사용되기 위해서는 배경 지식에 대한 접근이 필요합니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 해당 비즈니스에 대한 지식이 필요하며, 법률 분석 봇은 방대한 과거 사례에 대한 정보를 알아야 합니다.개발자들은 일반적으로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**를 사용하여 AI 모델의 지식을 향상시킵니다. RAG는 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 사용자의 프롬프트에 추가함으로써 모델의 응답을 크게 개선하는 방법입니다. 그러나 전통적인 RAG 솔루션은 정보를 인코딩할 때 맥락을 제거하는 경향이 있어, 시스템이 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하지 못하는 경우가 종종 발생합니다.이 글에서는 RAG의 검색 단계를 획기적으로 개선하는 방법을 소개합니..
Go 언어로 RAG(검색 증강 생성) 활용하여 LLM 어플리케이션을 더욱 스마트하게 구현하는 방법 최근 대형 언어 모델(LLM)의 성능이 발전하면서 인공지능(AI) 기반 어플리케이션의 가능성이 크게 확장되었습니다. 특히 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 LLM의 한계를 극복하고 더욱 스마트한 응답을 제공하기 위해 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Go 언어를 사용하여 RAG를 활용한 LLM 어플리케이션을 구축하는 방법을 소개하고, 그 과정에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.RAG란 무엇인가?RAG는 LLM이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 그 데이터를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 더 정확하고 구체적인 정보를 제공할 수 있으며, 최신 데이터에 대한 접근성을 높일 수 있습니다...

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