인공지능 (55) 썸네일형 리스트형 Hugging Face: 인공지능 개발자들의 필수 도구, 왜 주목받고 있을까? 인공지능(AI) 분야가 빠르게 발전하면서, 연구자와 개발자들이 복잡한 AI 모델을 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 도와주는 플랫폼과 도구들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 Hugging Face는 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 플랫폼입니다. 이번 글에서는 Hugging Face가 무엇인지, 인공지능 개발에 어떻게 유용한지, 그리고 제공하는 주요 기능들에 대해 알아보겠습니다.1. Hugging Face란 무엇인가?Hugging Face는 2016년에 설립된 미국의 스타트업으로, 주로 자연어 처리 모델을 개발하고 배포하는 플랫폼으로 잘 알려져 있습니다. 처음에는 자연어 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리로 시작했지만, 현재는 다양한 AI 모델과 툴킷을 제공하는 종합 .. 임베딩: 인공지능의 언어 이해를 혁신하는 핵심 기술 자연어 처리는 인공지능 분야에서 가장 도전적인 영역 중 하나입니다. 인간의 언어는 매우 복잡하고 다의어, 문맥, 비유적 표현 등 다양한 요소가 결합되어 있어 컴퓨터가 이를 이해하고 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 '임베딩(Embedding)'입니다. 이번 글에서는 임베딩의 개념과 그 중요성에 대해 알아보고, 임베딩이 어떻게 자연어 처리에 혁신을 가져왔는지 설명드리겠습니다.1. 임베딩의 탄생 배경: One-Hot 인코딩의 한계초기 자연어 처리에서는 단어를 표현하기 위해 One-Hot 인코딩 방식을 주로 사용했습니다. One-Hot 인코딩은 단어의 개수만큼의 길이를 가진 벡터를 생성하고, 해당 단어에 해당하는 인덱스만 1로 표시하고 나머지는 .. 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.. 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 .. 효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기) Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않.. [LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한.. [인공지능] 트랜스포머(Transformer)란 무엇인가? Transformer는 자연어 처리(NLP)와 기타 시퀀스 기반의 작업에서 주로 사용되는 딥러닝 모델의 일종입니다. 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 소개되었습니다. Transformer는 그 이전에 주로 사용되던 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다.Transformer의 주요 구성 요소 Self-Attention Mechanism (자기 주의 메커니즘): 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소들과의 관계를 학습하여 중요한 정보를 선택적으로 집중할 수 있게 합니다. 이 메커니즘 덕분에 Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 입력에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다.. [인공지능] RLHF이란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.RLHF의 주요 개념강화 학습(Reinforcement Learning, RL):에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.인간 피드백(Human Feedback):에이전트의.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
