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GPT 모델의 Temperature: 창의성과 정확성 사이, 최적의 균형 찾기 인공지능(AI) 대화 모델인 GPT(Generative Pretrained Transformer)를 사용해본 분이라면 "temperature"라는 용어를 들어보셨을 겁니다. 이 temperature 설정은 GPT가 텍스트를 생성할 때 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 이 값이 정확히 무엇을 의미하며, 왜 조정해야 하는지 궁금해하시는 분들도 많을 텐데요. 이번 블로그에서는 GPT의 temperature에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, 이를 조정함으로써 얻을 수 있는 효과를 살펴보겠습니다.Temperature란 무엇인가?Temperature는 GPT 모델이 텍스트를 생성할 때 단어나 구문을 선택하는 과정에서의 "무작위성"을 조절하는 설정값입니다. 기본적으로 GPT는 단어의 확률 분포를 기반으로 다..
최신 AI 기술, Advance RAG로 한 단계 더 진화한 정보 검색 요즘 인공지능(AI) 분야에서 빠르게 주목받고 있는 기술 중 하나가 바로 RAG(Reinforcement-Augmented Generation)입니다. RAG는 정보 검색과 생성 모델을 결합하여 사용자에게 보다 정교한 답변을 제공하는 데 중점을 둡니다. 그런데 최근에는 이 RAG를 한 단계 더 발전시킨 Advance RAG라는 개념이 등장해 연구자들과 개발자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 이번 블로그에서는 Advance RAG가 무엇인지, 기존 RAG와는 어떤 점에서 차별화되는지, 그리고 최근의 연구 동향까지 살펴보겠습니다.1. RAG(Reinforcement-Augmented Generation)란?RAG는 정보 검색(Information Retrieval)과 자연어 생성(Natural Lang..
Java 개발자라면 알아야 할 Record vs Lombok: 언제, 어떻게 사용해야 할까? Java의 새로운 기능과 라이브러리 중 하나인 Record와 Lombok은 코드의 간결성을 높이고, 생산성을 극대화하는 데 큰 도움을 줍니다. 하지만 두 기술의 특징과 사용 사례를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 Record와 Lombok을 비교하고, 각각의 장점과 사용하기 좋은 상황에 대해 알아보겠습니다. 또한 간단한 코드 예제를 통해 어떤 경우에 어느 기술을 선택하는 것이 좋은지 살펴보겠습니다.1. Record: Java의 새로운 기능Java 14에 도입된 Record는 데이터 클래스를 간단하게 정의할 수 있는 방법을 제공합니다. Record는 불변 객체(Immutable Object)를 쉽게 만들 수 있도록 설계되었으며, 아래와 같은 장점을 가지고 있습니다:간결한 코드: Record를..
Ollama: 내 PC에서 무료로 LLM을 실행하는 강력한 도구 최근 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)의 활용도가 높아지고 있습니다. ChatGPT나 GPT-4와 같은 모델들은 다양한 분야에서 사용되고 있지만, 이러한 모델들을 사용하기 위해서는 보통 클라우드 기반 API에 의존해야 하고, 이에 따른 비용도 부담스럽습니다. 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 바로 Ollama입니다. Ollama는 무료로, 그리고 로컬 환경에서 LLM을 실행할 수 있는 오픈소스 도구입니다.Ollama란 무엇인가?Ollama는 사용자가 자신의 로컬 PC에서 대형 언어 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프로젝트입니다. Llama 2, Mistral 등 다양한 오픈소스 LLM을 지원하며, 모델의 가중치, 설정, 데이터셋 등을 하나의 패키지로..
Spring Batch 첫걸음: 개념만으로 이해하는 배치 처리의 기본 Spring Batch는 대용량 데이터 처리를 위한 경량화된 배치 처리 프레임워크로, 복잡한 배치 처리를 쉽고 효율적으로 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 일반적으로 기업 환경에서는 대용량 데이터의 정기적인 처리, 예를 들어 대량의 데이터를 읽어와 변환하고 저장하는 작업이 필요합니다. 이러한 작업은 주로 야간에 수행되며, 이때 Spring Batch가 매우 유용하게 사용됩니다.1. Spring Batch의 주요 개념Spring Batch를 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념들을 알아야 합니다.Job: 배치 처리의 단위 작업을 의미합니다. Job은 여러 Step으로 구성되며, 실행 시 Job을 트리거함으로써 배치 처리가 시작됩니다.Step: Job의 논리적인 하위 단위로, 각 Step은 특정 ..
Quant 전략 평가 지표: CAGR, Sharpe Ratio, MDD의 개념과 중요성 퀀트(Quant) 전략은 데이터 분석과 알고리즘을 활용하여 금융 시장에서 일관된 수익을 추구하는 투자 전략입니다. 이러한 전략의 성과를 평가하기 위해서는 몇 가지 중요한 지표들이 사용됩니다. 이번 글에서는 대표적인 평가 지표인 CAGR, Sharpe Ratio, MDD에 대해 설명하고, 이들이 투자 전략 평가에서 왜 중요한지를 살펴보겠습니다.1. CAGR (Compound Annual Growth Rate)CAGR은 연평균 성장률을 의미합니다. 이는 투자 기간 동안 투자 자산이 일정하게 성장했다고 가정할 때의 연평균 성장률을 나타내는 지표입니다. 계산 공식은 다음과 같습니다여기서 nnn은 투자 기간(년 단위)입니다.CAGR의 주의점:CAGR은 투자 기간 동안의 평균 성장률을 나타내지만, 실제 연도별 수익..
GraphRAG: 혁신적인 정보 검색 및 생성 모델의 이해 최근 자연어 처리(NLP)와 정보 검색 분야에서 혁신적인 발전이 이루어지면서, 다양한 연구자들이 더욱 효과적이고 효율적인 정보 검색 및 생성 방법을 모색하고 있습니다. 그중에서도 GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)는 기존의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델을 확장하여 정보 검색과 생성의 정확도와 효율성을 크게 향상시키는 기법으로 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 GraphRAG의 개념, 기존 RAG와의 차이점, 그리고 그 장점에 대해 살펴보겠습니다.GraphRAG의 개념GraphRAG는 RAG 모델의 기본 개념에 그래프 구조를 도입한 모델입니다. RAG 모델은 정보 검색과 생성 작업을 결합하여, 모델이 대규모 지식 베..
프리픽스 튜닝(Prefix Tuning): 효율적인 미세조정 기법의 이해 자연어 처리(NLP) 모델이 점점 더 크고 복잡해짐에 따라, 이를 효율적으로 미세조정할 수 있는 기법의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 기법 중 하나로 주목받고 있는 것이 프리픽스 튜닝(Prefix Tuning) 입니다. 이 기법은 대형 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 모든 파라미터를 업데이트할 필요 없이 일부만 수정하는 파라미터 효율적 미세조정(PEFT) 기법의 일종입니다. 이번 블로그에서는 프리픽스 튜닝의 개념, 작동 방식, 그리고 잠재적인 이점에 대해 살펴보겠습니다.프리픽스 튜닝이란?프리픽스 튜닝은 사전 학습된 언어 모델의 입력 중 일부를 수정하여 모델의 대부분의 파라미터는 그대로 두는 PEFT 기법입니다. 여기서 "프리픽스(prefix)"란 학습 및 추론 시 입력 시퀀스 앞..

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