RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념 간단하게

LLM은 뛰어난 능력을 보여왔지만, 실제 사용을 위해서는 환각 현상이나 느린 지식 업데이트, 답변 투명성 부족 등 같은 문제를 해결해야합니다. RAG는 검색 - 증강 생성이라는 뜻으로 LLM에서 질문에 대한 답변이나 텍스트를 생성하기 전에,  광범위한 데이터베이스 집합에서 관련 정보를 검색하고 이러한 정보를 포함하여 자연스러운 답변을 생성하는 방법 LLM 내부적으로 훈련된 데이터가 시대에 뒤떨어져있을 수 있고, 특정 영역에 대해 지식이 부족할 수 있으며  응답의 투명성이 부족하다는 문제를 해결하는데 중점을 둔다    RAG는 답변의 정확도를 크게 향상시키고 지식 집약적인 작업에서 모델의 환각을 줄이는데 도움이 된다. 또한 사용자가 출처를 인용하여 답변의 정확성을 검증할 수도 있어 모델의 출력에 대한 신뢰..

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• · 2024. 8. 11.
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자연어 처리 기술의 또 다른 혁명 - ChatGPT 시대 우리는 무엇을 해야하는가 -

1. ChatGPT의 빛과 어둠 1) 마이크로소프트 빌게이츠 "ChatGPT는 인터넷, PC정도로 중요한 발견이다" 2) 만들어진지 5일만에 100만 유저 달성 3) 이탈리아, ChatGPT의 개인정보 유출문제로 차단 4) 일론머스크, "멈출 수 없는 AI 레이스를 6개월만 쉬어가자" 5) 구글에 "ChatGPT"가 무엇인지 검색하면, 너무 많은 검색 결과를 주지만 ChatGPT한테 물어보면 검색 + 요약 + 설명을 깔끔하게 한번에 해 6) 하지만 아주 간단한 설명도 틀리게 말하는 경우가 많다 2. ChatGPT 이전의 시대 1) RNN - 자연어 처리 모델의 시초 1997년 개발 이후 2010년대까지 꾸준히 사용 한번에 한 단어만 모델에 넣을 수 있어서 병렬화가 불가능하여 학습시간이 매우 오래걸린다는 ..

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• · 2023. 6. 2.
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인공지능 개론1 2023년 최신판

1. 인공지능의 시대 1-1)ChatGPT 자연어 기반 대화형 AI 매우 뛰어난 성능으로 MBA 시험도 통과할 정도 https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/chatgpt-passes-mba-exam-wharton-professor-rcna67036

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• · 2023. 2. 24.
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