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2024 LLM 훈련 패러다임: AI 모델의 진화 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 방법론은 획기적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 주로 사전 훈련(pre-training)에 집중하던 모델 개발이 이제는 사전 훈련과 후속 훈련(post-training)을 통합하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 모델의 성능을 극대화하고, 다양한 응용 분야에 더 적합한 모델을 만드는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 최근 발표된 주요 LLM 모델들을 통해 최신 훈련 방법론의 트렌드를 자세히 살펴보겠습니다.1. 사전 훈련: 새로운 접근 방식의 등장1.1 사전 훈련의 기본 개념사전 훈련은 LLM이 대량의 데이터를 통해 기본 언어 패턴을 학습하는 단계입니다. 이 단계에서는 모델이 다양한 텍스트 데이터를 처리하며 언어의 구조와 의미를 ..
QAOps: 소프트웨어 품질 보장을 위한 혁신적 접근 방식 소프트웨어 개발이 점점 더 복잡해지고 빠르게 변화하는 환경에서, 품질 보장(QA) 프로세스를 효율적으로 관리하는 것은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. QAOps는 이러한 필요성에 대응하기 위한 새로운 접근 방식으로, DevOps 철학과 품질 보장(QA)을 결합하여 소프트웨어 품질을 지속적으로 개선하고, 빠른 피드백 루프를 제공하는 것을 목표로 합니다.QAOps란 무엇인가?QAOps는 "Quality Assurance Operations"의 약자로, DevOps 환경에서 QA 프로세스를 자동화하고 최적화하는 방법론입니다. QAOps는 개발(Development)과 운영(Operations) 사이의 장벽을 허물어, 품질 보장 활동을 개발 및 운영 사이의 연속적인 프로세스에 통합하는 것을 목표로 합니다. 이 ..
퀀트 투자의 핵심: 백테스트로 투자 전략의 성과를 검증하는 방법 퀀트 투자에서 "백테스트(Backtest)"란, 과거의 데이터를 사용해 투자 전략이 얼마나 효과적이었는지를 검증하는 과정입니다. 즉, 과거의 시장 데이터를 활용해 자신이 개발한 투자 전략을 테스트해 보고, 이 전략이 실제로 좋은 성과를 냈을지 확인하는 것입니다.백테스트의 과정전략 개발: 먼저, 투자할 때 사용할 규칙이나 모델을 설정합니다. 예를 들어, 특정 주식이 50일 이동 평균선을 넘을 때 매수하고, 다시 하락할 때 매도하는 전략을 세울 수 있습니다.과거 데이터 수집: 이 전략이 과거에 어떻게 작동했을지 확인하기 위해 주식의 가격, 거래량, 재무제표 등의 과거 데이터를 수집합니다.전략 적용: 설정한 전략을 과거 데이터에 적용해 봅니다. 예를 들어, 2010년부터 2020년까지의 데이터를 사용해 전략을..
퀀트 투자란? 데이터와 알고리즘으로 투자 결정을 내리는 방법 일반적으로 우리는 주식이나 다른 자산에 투자할 때, 기업의 재무 상태를 분석하거나, 시장의 흐름을 파악하거나, 혹은 다른 투자 전문가들의 의견을 듣고 결정을 내리곤 합니다. 하지만 퀀트 투자는 이런 방식 대신, 수학적 계산과 통계, 그리고 과거의 데이터를 활용하여 투자 결정을 합니다.퀀트 투자, 어떻게 이루어질까요?데이터 수집: 퀀트 투자에서는 과거의 주가, 거래량, 기업의 재무제표 등 다양한 데이터를 수집합니다.모델 설계: 수집한 데이터를 바탕으로 투자 모델을 설계합니다. 이 모델은 "어떤 상황에서 어떤 주식을 사야 하는가?"를 결정해 주는 규칙을 포함하고 있습니다.알고리즘 적용: 이 모델을 컴퓨터 프로그램, 즉 알고리즘으로 만들어 실제 시장 데이터에 적용합니다.투자 실행: 알고리즘이 주는 신호에 따라..
인공지능 모델의 최적화: LoRA를 활용한 효율적 Fine-Tuning의 비밀 인공지능(AI) 모델의 성능을 최적화하려면, 종종 Fine-Tuning이라는 과정이 필요합니다. Fine-Tuning이란 사전 학습된 모델을 특정한 작업이나 데이터에 맞추어 재조정하는 방법을 말합니다. 예를 들어, GPT-4 같은 대규모 언어 모델을 특정 산업의 언어 데이터를 사용해 더 정밀하게 조정할 때 Fine-Tuning을 활용합니다.하지만, Fine-Tuning에는 많은 자원(시간, 계산 능력 등)이 필요할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법이 개발되었고, 그 중 하나가 바로 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)입니다.PEFT: 파라미터 효율적 Fine-TuningPEFT는 **파라미터 효율적 Fine-Tuning(Parameter-Efficient ..
Spring Integration의 진정한 힘: TCP 통신 구현 가이드 Spring Integration을 사용하여 TCP 통신을 구성하는 방법을 설명하겠습니다. 이 가이드에서는 Gradle 기반의 설정과 함께 Gateway를 사용하는 방법을 중심으로 다룹니다.Gradle 설정먼저, 필요한 의존성을 build.gradle 파일에 추가합니다.plugins { id 'org.springframework.boot' version '3.1.0' id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.0' id 'java'}group = 'com.example'version = '1.0.0'sourceCompatibility = '17'repositories { mavenCentral()}dependencies { // S..
Spring Integration 이란 무엇인가? Spring Integration은 엔터프라이즈 애플리케이션 통합(EAI, Enterprise Application Integration) 패턴을 구현하기 위한 Spring 프레임워크의 서브 프로젝트입니다. Spring Integration을 사용하면 메시지 기반 아키텍처를 사용하여 다양한 시스템 간의 통합을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 프레임워크는 메시지 라우팅, 변환, 필터링, 메시지 채널 및 메시지 엔드포인트 등 다양한 기능을 제공합니다.기본 개념Message: Spring Integration의 기본 단위는 Message입니다. 메시지는 데이터를 캡슐화하고 헤더를 통해 메타데이터를 포함할 수 있습니다.Message Channel: 메시지 채널은 메시지가 송신자에서 수신자로 전달되는 경로를 의미합..
LangChain과 함께하는 RAG 구현 개념 잡기!! RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 모델이 질문에 답변할 때, 기존의 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 방법입니다. 이번 글에서는 LangChain을 사용해 RAG를 구현하는 절차를 단계별로 설명하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명합니다.Step 1: Document Loading (문서 로딩)문서 로딩은 RAG의 첫 번째 단계로, 모델이 검색하고 사용할 데이터를 준비하는 과정입니다. 여기서는 외부 데이터를 불러와야 합니다. 데이터는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 형식일 수 있으며, LangChain에서는 이러한 다양한 소스를 쉽게 로드할..

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