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RAG VS Fine-tuning: 장단점 비교 분석 인공지능의 세계에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델과 그 fine-tuning은 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 하지만 이 두 개념은 서로 다른 장단점을 가지고 있으며, 각각의 사용 상황에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 기존 RAG 모델과 fine-tuning된 모델을 비교하여 그들이 가져오는 이점과 도전 과제를 탐구해 보겠습니다.1. RAG 모델의 개요RAG 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 형태로, 다양한 데이터 소스에서 정보를 검색하고 그 정보를 기반으로 답변을 생성합니다.1.1 장점 다양성: 다양한 데이터 소스에서 정보를 검색할 수 있어 답변의 다양성이 높습니다. 유연성: 다양한 주제와 질문에 대해 유연하게 대응할 수 있습니다.1... 2024. 5. 29.
도메인별 맞춤형 RAG 시스템 구축 방법: RAG(검색증강생성) 최근 인공지능 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 주목받고 있습니다. 이 시스템은 정보 검색과 생성을 결합하여, 특정 분야에 대한 더 정확하고 관련성 높은 내용을 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 RAG 시스템의 기본 원리와 특정 도메인에 맞게 조정되는 과정을 탐구하고자 합니다.1. RAG 시스템의 기본 개념RAG 시스템은 정보 검색(Retrieval)과 텍스트 생성(Generation)을 결합한 AI 모델입니다. 이 시스템은 주어진 질문에 대해 먼저 관련 데이터베이스나 문서에서 필요한 정보를 검색하고, 그 정보를 기반으로 답변을 생성합니다.1.1 특징 정보 검색: RAG 시스템은 관련 정보를 찾기 위해 대량의 데이터에서 특정 정보를 검색합니다. 텍스트 .. 2024. 5. 29.
약인공지능, 강인공지능 (Narrow AI, General AI) 쉽게 이해하기! AI 특징 인공지능(AI)에 대한 흥미와 관심이 높아지면서, 많은 오해와 잘못된 정보가 퍼져나가고 있습니다. 이 글에서는 인공지능에 대한 일반적인 오해를 해명하고, 특히 Narrow AI(좁은 AI)와 General AI(일반 AI)의 차이점을 명확히 설명하고자 합니다. AI에 대한 정확한 이해는 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요한 열쇠입니다.1. 인공지능에 대한 일반적인 오해인공지능에 대한 가장 큰 오해 중 하나는 AI가 인간의 지능을 모방하거나, 심지어 인간을 능가하는 존재로 발전할 것이라는 것입니다. 이는 대중 매체에서 흔히 묘사되는 AI의 모습이지만, 현재의 AI 기술은 이러한 수준에 이르지 못하고 있습니다. 대부분의 AI 시스템은 특정 작업을 수행하는 데 특화되어 있으며, 인간처럼 다양한 상황에.. 2024. 5. 29.
[복근운동 추천] 집에서 하는 복근 운동 5가지 추천! 크런치, 플랭크, 푸쉬업 안녕하세요! 오늘은 집에서 하는 복근 운동에 대해 이야기 드리도록 하겠습니다. 복근을 원하는 목표에 도달하기 위해 효과적인 운동은 큰 도움이 됩니다. 복근을 원하는 여러분을 위해 집에서 할 수 있는 효과적인 운동을 소개합니다. 강화된 복근은 건강과 자신감을 향상시켜주며, 집에서도 쉽게 실천할 수 있습니다. 아래의 운동들을 통해 목표한 복근을 달성해보세요! 아래에는 복근을 강화하는 데에 도움이 되는 운동을 소개하겠습니다. 1. 복근 운동집에서 하는 복근 운동을 소개해드리겠습니다. 이 복근 운동들은 간단하면서도 효과적인 방법으로 복근을 강화할 수 있습니다.1) 크런치 (Crunches) 집에서 하는 복근운동 중 하나인 크런치는 누워서 다리를 구부리고 발을 바닥에 붙인 상태에서 상체를 일으키는 동작입니다. .. 2024. 5. 28.
RAG 시스템을 통한 질의응답 시스템의 혁신! RAG활용, 개선점, 실제 적용 사례 최근 인공지능 분야에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 질의응답(QA) 시스템을 혁신하고 있습니다. RAG 시스템은 기존 QA 시스템의 한계를 극복하고, 사용자에게 더 정확하고 유용한 정보를 제공합니다. 이 글에서는 RAG 시스템이 QA에 가져오는 개선점과 실제 적용 사례를 통한 효과적인 전략을 살펴보겠습니다. 1.RAG 시스템의 QA 개선점RAG 시스템은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하여 QA 시스템의 성능을 개선합니다.1)향상된 정보 접근성 RAG는 다양한 소스에서 정보를 검색하여 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이는 기존 시스템보다 더 폭넓은 데이터 접근성을 제공합니다.2)정확도 및 관련성 개선: 검색된 정보를 기반으로 하는 답변은 정확도와 관련성이 .. 2024. 5. 28.
AI와 머신러닝 프로젝트에서의 핵심 전략! 데이터 중심 접근법 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 프로젝트에서 데이터 중심 접근법의 중요성은 강조해도 지나치지 않습니다. 이 접근법은 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이 글에서는 데이터 중심 접근법의 의미와 그 중요성, 그리고 이가 RAG 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지에 대해 논의해 보겠습니다. 1.데이터 중심 접근법의 의미데이터 중심 접근법은 AI와 ML 프로젝트의 성공에 있어서 데이터의 질과 양에 중점을 두는 방식입니다.1.1 핵심 요소 데이터의 질: 정확하고 다양한 데이터가 모델의 성능을 결정합니다. 데이터의 양: 충분한 양의 데이터는 모델이 다양한 상황을 학습하고 일반화하는 데 필수적입니다. 데이터 관리: 데이터의 수집, .. 2024. 5. 27.
지속적 학습을 위한 Prompt Tuning의 역할 안녕하세요, AI와 기계 학습에 관심 있는 여러분! 오늘은 AI 모델의 지속적 학습에 대해 다루어볼 예정인데요, 특히 Prompt Tuning이 이 과정에서 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 알아보겠습니다. AI 모델이 새로운 정보를 효율적으로 통합하고 적용하는 방법에 대한 사례와 분석을 제공할 것입니다.지속적 학습이란?개념 설명: 지속적 학습은 AI 모델이 새로운 데이터와 작업을 지속적으로 학습하면서, 이전에 학습한 지식을 유지하는 과정을 말합니다. 이는 모델이 시간이 지남에 따라 환경의 변화에 적응하고, 새로운 정보를 통합하는 능력을 갖추는 데 중요합니다.Prompt Tuning의 역할지속적 학습에서의 중요성: Prompt Tuning은 AI 모델에게 새로운 작업이나 데이터를 소개할 때, 이전 지식.. 2024. 5. 27.
LLM의 핵심, 트랜스포머 아키텍처 이해하기! Transformer 모델, Large Language Model 안녕하세요, AI와 머신 러닝에 관심 있는 독자 여러분! 오늘은 Large Language Models(이하 LLM)에서 중요한 역할을 하는 Transformer 아키텍처에 대해 자세히 살펴볼 예정입니다. Transformer가 어떻게 작동하며, 이 구조가 왜 효과적인지를 분석해보겠습니다. 1. Transformer 아키텍처란?기본 개념: Transformer는 2017년 Google의 연구팀에 의해 개발된 신경망 구조입니다. 이는 주로 자연어 처리(NLP) 분야에 적용되며, 특히 대규모 언어 모델링에 효과적입니다. 2. Transformer의 작동 원리주요 구성 요소: Transformer는 크게 두 가지 주요 구성 요소, 즉 '셀프 어텐션(Self-Attention)'과 '피드포워드 신경망(Fee.. 2024. 5. 27.
GPT3 대형 언어 모델의 미래! LLM(Large Language Model) 특징, 학습방식 안녕하세요, AI 기술의 최전선에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하신가요? 오늘은 GPT3, 대형 언어 모델의 혁신과 그 미래에 대해 탐구해보겠습니다. GPT3가 어떻게 방대한 데이터를 학습하고 텍스트를 생성하는지, 그리고 앞으로 어떤 발전 가능성을 지니고 있는지 살펴보겠습니다. 1. GPT3의 핵심 특징데이터 학습 능력: GPT3는 인터넷에서 수집된 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 학습합니다. 이를 통해 다양한 언어 패턴, 문맥, 그리고 문장 구조를 이해합니다.텍스트 생성 기능: GPT3는 입력된 문장을 기반으로 이어지는 텍스트를 자연스럽게 생성할 수 있습니다. 이는 기사 작성, 대화 생성, 심지어는 프로그래밍 코드 작성에 이르기까지 다양한 형태로 활용될 수 있습니다. 2. GPT3의 학습 방식.. 2024. 5. 27.
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