AI이야기147 챗봇 똑똑하게 만들기: 프롬프트 엔지니어링과 검색 결과 통합 챗봇, 요즘 정말 핫하죠? 특히 대화형 인공지능 모델인 챗GPT가 널리 쓰이면서 많은 분들이 챗봇에 관심을 가지고 직접 만들어보려고 시도하는 경우가 많아졌어요. 하지만 챗봇을 만들다 보면 막막한 부분이 생기기도 하고, 챗봇이 사용자의 질문에 정확하고 일관성 있게 답변하도록 하는 게 쉽지 않다는 걸 깨닫게 되죠. 오늘은 이런 어려움을 해결하고 더욱 똑똑한 챗봇을 만들 수 있는 방법 중 하나인 프롬프트 엔지니어링과 검색 결과 통합에 대해 자세히 알아보려고 해요. 챗봇이 사용자 질문에 답변하는 능력을 한층 업그레이드 시켜줄 핵심 기술들을 파헤쳐 보도록 할게요! 프롬프트 엔지니어링: 챗봇의 뇌를 자극하는 기술프롬프트 엔지니어링이라는 말, 생소하게 들리시죠? 쉽게 말해, 챗봇에게 질문을 던지거나 명령을 내릴 때 .. 2024. 11. 9. 트랜스포머 속도 UP! 효율적인 연산 비법大공개 트랜스포머는 딥러닝 분야의 혁신을 이끌며 자연어 처리의 새로운 시대를 열었지만, LLM(대규모 언어 모델) 시대에 접어들면서 연산 효율 문제에 직면하게 되었어요. 긴 문장을 처리할 때 속도가 느려지는 문제는 트랜스포머의 발목을 잡는 걸림돌이 되었고, 연구자들은 이를 해결하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있답니다. 그럼, 트랜스포머의 연산 효율 문제는 어디서 비롯되었는지, 그리고 어떤 해결책들이 제시되고 있는지 자세히 살펴보도록 할게요! 트랜스포머, 셀프 어텐션의 매력과 한계트랜스포머는 2017년 구글에서 발표한 'Attention Is All You Need' 논문을 통해 세상에 알려진 딥러닝 아키텍처에요. 기존의 CNN이나 RNN과 달리 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로 시퀀.. 2024. 11. 8. AI 시대, 효율적인 배치 전략으로 성능 UP! 컴퓨터와 쇼핑몰 최적화 비법 세상에, 컴퓨터 메모리부터 쇼핑몰 진열까지! 어떻게 하면 공간을 더 효율적으로 쓸 수 있을까요? 똑똑한 배치 전략, 제대로 알아보고 공간 활용의 달인이 되어봐요! 컴퓨터 과학이나 운영 관리 분야에서 흔히 볼 수 있는 '배치 전략'이라는 말은, 사실 우리 일상생활에도 밀접하게 관련되어 있어요. 컴퓨터 메모리에 프로그램을 어떻게 넣을지 고민하는 것부터 쇼핑몰에서 어떤 상품을 어디에 진열할지 결정하는 것까지, 모두 '배치 전략'이 숨어있거든요. 기억장치 배치 전략: 컴퓨터 메모리의 효율적인 관리컴퓨터 메모리, 즉 RAM은 컴퓨터가 현재 작업하는 데 필요한 데이터와 프로그램을 저장하는 공간이에요. 그런데 여러 프로그램을 동시에 실행하거나 용량이 큰 파일을 열면 메모리가 부족해지고 컴퓨터가 느려질 수 있죠. 이럴.. 2024. 11. 8. FlashAttention-3: LLM 속도 2배↑, H100 GPU 최적화 비결! 더 빠르고 메모리 효율적인 트랜스포머를 위한 혁신, FlashAttention-3! 트랜스포머 아키텍처의 핵심 요소인 어텐션은 대규모 언어 모델(LLM)과 긴 컨텍스트 애플리케이션에서 성능의 병목 현상을 일으키는 주범이기도 해요. FlashAttention은 GPU에서 어텐션 연산을 가속화하기 위해 메모리 읽기/쓰기를 최소화하는 획기적인 방법을 제시했고, 지금은 대부분의 라이브러리에서 트랜스포머 학습과 추론 속도를 높이는 데 널리 활용되고 있죠. 덕분에 지난 2년 동안 LLM의 컨텍스트 길이가 기존 2~4K(GPT-3, OPT)에서 128K(GPT-4), 심지어 1M(Llama 3)까지 엄청나게 늘어났어요. 하지만 이런 성공에도 불구하고, FlashAttention은 최신 하드웨어의 새로운 기능을 아직 .. 2024. 11. 8. GPU 활용 극대화! 딥러닝 학습 속도 2배 UP 시크릿 딥러닝 모델 학습 시간을 단축시키고 싶은데, GPU를 제대로 활용하고 있는지 궁금하신가요? 혹시 GPU-Util이 낮아서 답답함을 느끼고 계신가요? GPU-Util을 높이는 건 딥러닝 학습 속도를 끌어올리는 핵심 전략 중 하나에요. 딥러닝 모델 학습 과정에서 GPU가 얼마나 효율적으로 활용되는지 이해하고, 최대한 활용할 수 있도록 파이프라인을 최적화하는 방법을 알려드릴게요. GPU-Util이 왜 중요할까요? 그리고 어떻게 하면 GPU-Util을 높일 수 있을까요? 이 모든 궁금증을 해소해 드릴게요! GPU 활용 극대화를 통해 딥러닝 학습 속도를 획기적으로 향상시키는 방법을 알아보고, 딥러닝 성능 향상의 지름길을 찾아보세요! GPU 활용 극대화: 왜 중요할까요?딥러닝 모델 학습을 하다 보면, 으레 nvi.. 2024. 11. 8. 지식 증류로 거대 AI 모델 효율 높이기: 작은 모델로도 똑똑하게! 딥러닝 모델이 점점 더 복잡해지고, 성능은 좋아지고 있지만, 실제로 활용하려면 모델의 크기와 연산 속도도 고려해야 해요.휴대폰이나 IoT 기기 같은 제한적인 환경에서는 너무 큰 모델은 사용하기 어렵고, 빠른 응답이 필요한 상황에서는 처리 속도가 느린 모델은 답답하죠.그래서 등장한 게 바로 **지식 증류(Knowledge Distillation, KD)**라는 똑똑한 기법이에요. 지식 증류(Knowledge Distillation)란 무엇일까요?지식 증류는 쉽게 말해, **큰 모델(Teacher Model)**이 갖고 있는 엄청난 지식을 **작은 모델(Student Model)**에게 전수하는 거예요.마치 숙련된 선생님이 제자에게 자신의 노하우를 아낌없이 전수하는 것처럼, Teacher Model은 Stu.. 2024. 11. 8. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 25 다음
