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AI이야기147

Text2SQL 데이터셋: AI가 이해하는 한국어 질문의 비밀, 지금 풀어보세요! 자연어로 질문하고, SQL 쿼리로 답변을 얻는 시대가 도래했어요! 요즘 챗봇이나 AI 비서들이 점점 똑똑해지고 있는 거, 다들 느끼시죠? 이제는 복잡한 데이터베이스를 굳이 전문가가 아니더라도, 자연어로 질문만 던지면 척척 답을 찾아주는 시대가 열리고 있답니다. 바로 이 놀라운 기술의 핵심에는 'Text2SQL'이라는 녀석이 자리 잡고 있어요. Text2SQL은 말 그대로 자연어(Text)를 SQL(Structured Query Language) 쿼리로 바꿔주는 기술인데요, 덕분에 데이터 분석이나 쿼리 작업을 전문가가 아니더라도 쉽게 할 수 있게 되었어요. 하지만 이런 멋진 기술을 개발하려면, AI 모델을 학습시킬 데이터가 필요하겠죠? 오늘은 Text2SQL 모델 개발에 핵심적인 역할을 하는 몇 가지 대표.. 2024. 11. 3.
Text2SQL 데이터셋: 자연어로 데이터베이스 쿼리하기, 가능할까요? 자연어로 데이터베이스를 쿼리하고 싶다고 생각해 본 적 있으세요? 혹시 SQL 문법 때문에 머리 아팠던 경험이 있으신가요? 🤔  이제 걱정하지 마세요! 오늘은 Text2SQL 데이터셋에 대해 알아보고, 자연어를 이용해서 데이터베이스를 탐험하는 방법을 살펴볼 거예요. Text2SQL 데이터셋이 뭐길래?Text2SQL 데이터셋은 말 그대로 자연어 질문과 그에 해당하는 SQL 쿼리의 쌍으로 이루어진 데이터셋이에요. 쉽게 말해, 우리가 일상적으로 사용하는 말로 질문을 던지면, Text2SQL 모델이 그 질문을 이해하고 SQL 쿼리로 변환해주는 거죠. 마치 통역사처럼 말이죠! 🗣️ 덕분에 데이터베이스를 다루는 데 SQL 문법을 몰라도 된다는 사실! 정말 매력적이지 않나요? 이 Text2SQL 데이터셋은 AI 모.. 2024. 11. 2.
4비트 양자화 vs 2차 양자화: AI 경량화와 물리학의 만남은? 인공지능 모델의 급격한 성장과 함께 더욱 적은 리소스로도 강력한 성능을 낼 수 있도록 모델을 효율적으로 관리하는 기술이 중요해졌어요. 모델 경량화에는 여러 가지 방법이 있지만, 최근 가장 주목받는 기술 중 하나가 바로 양자화(Quantization)에요. 특히 4비트 양자화는 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 높이는 데 탁월한 효과를 보여주면서 많은 관심을 받고 있죠. 하지만, "양자화"라는 단어를 보면 왠지 양자역학이나 양자컴퓨팅과 관련이 있을 것 같다는 생각이 들기도 하는데요. 사실 양자화라는 개념은 20세기 초 물리학에서 시작되었지만, 인공지능 모델 경량화에서 사용하는 양자화는 수를 좀 더 끊어서 표현하는 방법을 의미해요. 그리고 양자컴퓨팅과는 전혀 관련이 없답니다. 그런데 흥미롭게도, 물리학에서도 .. 2024. 11. 1.
QLoRA로 LLM 학습 비용 낮추는 방법: PEFT 활용 가이드 거대 언어 모델(LLM) 학습에 드는 비용이 만만치 않죠? 특히, GPU 메모리 용량과 학습 시간이 늘어나면서 이 문제는 더욱 심각해지고 있어요. 그래서 요즘 LLM 연구자들이 주목하는 게 바로 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)라는 녀석인데요. PEFT는 기존의 LLM을 특정 작업에 맞게 조정하면서도, 메모리 사용량과 학습 시간을 줄이는 효율적인 튜닝 기법이에요. 그중에서도 오늘 제가 좀 더 자세히 파헤쳐볼 친구는 바로 QLoRA라는 녀석이에요. QLoRA: 4비트 양자화로 LLM 학습의 효율성을 극대화하다QLoRA는 LLM 학습에서 메모리 사용량을 줄이면서도 성능 저하 없이 학습할 수 있는, 정말 매력적인 방법이에요. 어떻게 이런 일이 가능할까요? 바로 4비트 양자화라.. 2024. 10. 31.
LoRA로 거대 언어 모델 효율 극대화: 파인튜닝의 새로운 지평 사전 학습된 거대 언어 모델을 활용하면서도, 제한된 자원으로 최고의 성능을 뽑아내고 싶으신가요? LoRA (Low-Rank Adaptation)는 바로 그 꿈을 현실로 만들어줄 핵심 기술입니다. 방대한 파라미터를 가진 거대 언어 모델을 그대로 학습시키지 않고, 모델 파라미터의 일부만을 재구성하여 효율적으로 파인튜닝하는 LoRA의 매력 속으로 빠져볼까요? LoRA: 모델 파라미터의 효율적인 재구성LoRA는 Low-Rank Adaptation의 약자로, 말 그대로 대규모 모델을 파인튜닝할 때 필요한 파라미터를 최소화하면서도 뛰어난 성능을 유지하는 기술이에요. 쉽게 말해, 기존 모델의 모든 파라미터를 건드리지 않고, 몇몇 파라미터만 새롭게 학습해서 모델을 개선하는 방식이라고 생각하면 돼요. LoRA의 핵심 아.. 2024. 10. 30.
LLaMaFactory로 분산학습, 코드 없이 LLM 파인튜닝! LLM(Large Language Model) 파인튜닝, 솔직히 말해서 쉬운 일은 아니죠? Hugging Face Transformers 같은 툴이 널리 쓰이면서 좀 더 쉬워졌다고는 하지만, GPU 환경 세팅하고, 라이브러리 호환성 확인하고, 데이터셋 준비하는 과정은 여전히 까다롭고 시간이 꽤 걸려요.  그래서 요즘 코드 없이 파인튜닝을 할 수 있다는 솔루션들이 속속 등장하고 있다는 거 아세요?  GUI나 간단한 CLI 인터페이스만으로 파인튜닝을 할 수 있다니, 정말 혁신적인 변화죠! 이번 포스팅에서는 가장 주목받는 솔루션 중 하나인 LLaMaFactory에 대해 자세히 알아보고, 직접 사용해 보면서 어떻게 활용할 수 있는지 살펴볼 거예요. LLaMaFactory: 코드 없이 LLM 파인튜닝하기LLaMa.. 2024. 10. 28.

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