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AI이야기147

층 정규화: AI 모델 성능 UP! 핵심 원리와 활용법 완벽 정리 층 정규화 이해하기: 신경망 학습의 핵심, 층 정규화를 파헤쳐 봅시다! 데이터의 표준화를 통해 신경망 학습 속도를 높이고 성능을 개선하는 층 정규화(Layer Normalization)의 원리와 장점을 알아보고, 다양한 활용 사례를 살펴보세요. 층 정규화는 요즘 딥러닝 모델에서 자주 쓰이는 기법 중 하나인데요, 특히 RNN, CNN, Transformer 같은 모델에서 뛰어난 성능을 보여주고 있어서 궁금해하시는 분들이 많더라고요. 어려운 수식이나 복잡한 개념보다는 쉽고 직관적으로 이해할 수 있도록 설명해 드릴 테니, 편안하게 따라오세요! 😉 층 정규화(Layer Normalization)란 무엇일까요?층 정규화는 신경망의 각 층에서 활성화 함수에 들어가는 입력 데이터의 분포를 표준화하는 기법입니다. ?.. 2024. 11. 10.
AI 시대 필수, 모델 추론 완벽 이해하기: 거대 언어 모델 활용법과 미래 전망 머신러닝과 인공지능(AI) 세상에서 핫한 키워드 중 하나가 바로 '모델 추론'이에요. 뭔가 어려워 보이지만, 사실 우리 주변에서 엄청나게 많이 쓰이고 있는 개념이랍니다. 모델 추론은 훈련된 머신러닝 모델을 이용해서 새로운 데이터에 대한 예측이나 판단을 내리는 과정을 말해요. 쉽게 말해, 모델이 배운 걸 토대로 실제 문제에 적용해서 해결책을 찾아내는 거라고 생각하면 돼요. 어떤 데이터를 넣으면 어떤 결과가 나올지 미리 알 수 있다면 얼마나 좋을까요? 모델 추론은 마치 그런 마법 같은 역할을 해주는 거나 마찬가지에요. 이 글에서는 모델 추론이 뭘까부터 시작해서, 어디에 어떻게 쓰이는지, 특히 요즘 핫한 대형 언어 모델(LLM)과는 어떤 관계가 있는지, 그리고 모델 추론을 통해 얻을 수 있는 이점은 뭐가 있는.. 2024. 11. 10.
라마인덱스로 RAG 구현하고 LLM 성능 UP! 실습 가이드 LLM 기반 서비스 개발에 꼭 필요한 RAG와 LlamaIndex를 활용하여 실제 서비스를 만들어보고 싶다면 주목해주세요! 이 포스팅에서는 LlamaIndex를 사용하여 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 구현하는 실습 과정을 단계별로 안내해 드립니다. RAG는 LLM의 성능을 끌어올리는 핵심 기술 중 하나로, 외부 데이터를 활용하여 LLM이 더욱 정확하고 최신의 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 돕습니다. 하지만 RAG 파이프라인을 직접 구축하려면 데이터 로딩부터 인덱싱, 검색, 프롬프트 엔지니어링까지 다소 복잡한 과정을 거쳐야 하죠. 하지만 걱정 마세요! LlamaIndex는 이 모든 과정을 훨씬 간편하게 만들어 줍니다. 이 포스팅을 통해 LlamaIndex의 매력을 경.. 2024. 11. 10.
LLM 챗봇의 정확성 혁신, RAG가 답이다! 챗봇이 점점 더 똑똑해지고 있지만, 가끔은 엉뚱한 소리를 해서 깜짝 놀랄 때가 있죠? 혹시 챗봇이 마치 사실처럼 말하는데, 알고 보니 틀린 정보였던 경험은 없으신가요? 이런 문제는 챗봇의 핵심 기술인 대규모 언어 모델(LLM)의 한계에서 비롯됩니다. LLM은 방대한 데이터를 학습해서 멋진 글을 써주고, 질문에 답변도 해주지만, 가끔은 잘못된 정보를 마치 사실인 것처럼 말해버리는 '할루시네이션' 현상을 보이기도 한답니다. 하지만 걱정 마세요! 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 검색 증강 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 챗봇이 외부 지식을 활용해서 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하도록 돕는 기술이에요. 마치 똑똑한 조수가 챗봇 .. 2024. 11. 9.
LLM 서빙 실전! 프레임워크 활용법과 최적화 노하우 공개 LLM(대규모 언어 모델)이 챗봇, 번역, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌면서, 이를 효율적으로 서비스하고 관리하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있어요. LLM의 뛰어난 성능을 제대로 활용하려면, 단순히 모델을 개발하는 것만으로는 부족하죠. 실제 서비스 환경에서 사용자에게 빠르고 안정적으로 LLM의 힘을 전달해야 하니까요. 그래서 오늘은 LLM 서빙 프레임워크를 직접 활용해보면서, LLM을 효과적으로 서비스하는 방법을 알아보려고 해요! LLM 서빙 프레임워크: 왜 필요할까요?LLM 서빙 프레임워크는 말 그대로 LLM을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하는 데 필요한 모든 것을 담고 있는 틀이라고 생각하면 돼요. LLM은 규모가 크고 복잡하기 때문에, 효율적인 관리 없이는 서비스 성능 저하나 .. 2024. 11. 9.
페이지 어텐션: AI가 웹 정보를 똑똑하게 이해하는 비결 웹 페이지를 둘러볼 때, 혹시 특정 정보에 좀 더 집중하고 싶은 적이 있으신가요? 혹은 AI 모델이 방대한 데이터 속에서 핵심 정보만 골라내어 효율적으로 처리하는 모습을 상상해 보신 적 있나요? 바로 이런 상황에서 빛을 발하는 기술이 '페이지 어텐션(Page Attention)'이에요. 페이지 어텐션(Page Attention)이 뭐지?페이지 어텐션은 쉽게 말해, 입력 데이터의 특정 부분에 집중하여 더 나은 결과를 얻어내는 기술이에요. 컴퓨터가 마치 사람처럼 중요한 정보에 '주의를 기울이는' 것과 비슷하다고 생각하면 돼요. 특히 긴 문서나 복잡한 이미지를 다룰 때 유용하죠. 자연어 처리(NLP)나 컴퓨터 비전 분야에서 널리 쓰이는데, 웹 페이지나 문서 같은 긴 텍스트에서 특정 섹션이나 정보를 강조하는 데.. 2024. 11. 9.

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