'📱IT' 카테고리의 글 목록

본문 바로가기

📱IT

RLHF 외에 LLM이 피드백을 학습할 수 있는 방법론 탐구 RLHF 외에 LLM이 피드백을 학습할 수 있는 방법론 탐구안녕하세요, 여러분! 오늘은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 외에도 LLM(Large Language Model)이 피드백을 학습할 수 있는 다양한 방법론에 대해 살펴보겠습니다. 이 글에서는 RLHF의 한계와 이를 보완할 수 있는 여러 대체 방법론들을 소개하고, 각 방법론의 장단점과 실험 결과를 공유하겠습니다.RLHF의 한계와 대체 방법론의 필요성 RLHF는 LLM이 사람의 피드백을 통해 학습하는 대표적인 방법론입니다. 이 방법론은 사용자에게 유용하고 안전한 답변을 생성하는 데 많은 기여를 했습니다. 그러나 RLHF는 몇 가지 단점도 가지고 있습니다.먼저, 학습 과정이 매우 복잡하며, 네 가.. 더보기

최대 24배 빠른 vLLM의 비밀 파헤치기 최대 24배 빠른 vLLM의 비밀 파헤치기안녕하세요, 기술 정보를 찾고 있는 독자 여러분! 오늘은 최근에 주목받고 있는 vLLM에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 최대 24배까지 성능을 향상시킬 수 있는 비결을 코드 레벨에서 분석해보겠습니다. 이 글은 vLLM의 릴리즈 초기 버전(v0.1.2)을 기반으로 작성되었으니, 이후 변경된 사항이 있을 수 있다는 점을 유의해주세요.vLLM이란 무엇인가? vLLM은 PagedAttention 기법을 활용하여 문장 생성 속도를 비약적으로 높인 방법론입니다. 이는 기존의 허깅페이스(Hugging Face) 대비 최대 24배 빠른 성능을 자랑합니다. PagedAttention은 메모리 관리 기법 중 하나인 Page를 응용한 것으로, 문장 생성 속도를 획기적으로 높입니다.. 더보기

DSPy: 혁신적인 언어 모델 최적화 프레임워크 DSPy: 혁신적인 언어 모델 최적화 프레임워크안녕하세요, 여러분! 오늘은 언어 모델의 새로운 패러다임을 제시하는 DSPy에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 DSPy의 개요, 독창적인 점, LangChain이나 LlamaIndex와의 차이점, 그리고 실제 응용 프로그램을 구축하는 방법까지 다룰 예정입니다. DSPy는 언어 모델 기반 응용 프로그램을 더 효율적이고 효과적으로 만드는 데 중점을 두고 있습니다.DSPy란 무엇인가? DSPy는 스탠포드 대학교에서 개발한 프레임워크로, LLM(대형 언어 모델)의 프롬프트와 가중치를 자동으로 최적화할 수 있습니다. DSPy는 개념적으로 PyTorch와 유사합니다. 프로그램 내에서 모듈을 정의하고, 프롬프트를 모델의 가중치로 취급하여 최적의 프롬프트를 훈련 데이터에.. 더보기

LangChain, RAG Fusion, GPT-4o를 활용한 강력한 챗봇 만들기 AI와 PDF: LangChain, RAG Fusion, GPT-4o를 활용한 강력한 챗봇 만들기안녕하세요, 여러분! 오늘은 AI 기술을 활용하여 PDF 문서를 처리하고 강력한 챗봇을 만드는 방법에 대해 이야기해보겠습니다. 이 글은 LangChain, RAG Fusion, 그리고 GPT-4o를 사용하여 비즈니스나 개인적인 용도로 활용할 수 있는 에이전트 챗봇을 만드는 방법을 다룹니다.RAG Fusion의 개념과 필요성 RAG Fusion은 기존의 검색 시스템이 가진 한계를 극복하기 위해 다중 쿼리 접근 방식을 도입한 기술입니다. 전통적인 검색 시스템에서는 사용자가 하나의 쿼리만 입력하여 정보를 찾는 경우가 많지만, 이는 정보의 전체 범위를 포착하지 못하거나 너무 좁은 결과를 제공할 수 있습니다. 따라서 .. 더보기

Torch.compile과 FlashAttention을 통한 최적화 방법 안녕하세요! 여러분, 오늘은 인공지능 모델의 성능을 극대화하는 방법에 대해 이야기해보겠습니다.서론: 인공지능의 발전과 최적화 인공지능(AI)은 우리의 삶에 큰 변화를 가져왔습니다.특히 딥러닝과 같은 기술은 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있습니다. 그러나 이러한 기술을 최대한 활용하기 위해서는 모델의 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 오늘은 그 중에서도 Torch.compile과 FlashAttention에 대해 알아보겠습니다.Torch.compile: PyTorch 코드 최적화 Torch.compile은 PyTorch 2.0에서 제공하는 기능으로, PyTorch 코드를 최적화된 커널로 컴파일하여 실행 속도를 크게 향상시킵니다. 이 기능은 대부분의 과정에서 단 한 줄의 코드 수정만으로도 가능합니다.mod.. 더보기

어도비의 혁신적인 자동 프레젠테이션 생성 기술 안녕하세요, 여러분! 오늘도 제 블로그에 찾아와 주셔서 감사합니다. 😊 오늘은 어도비의 최신 기술에 대해 이야기해볼까 해요. 어도비는 항상 혁신적인 기술로 우리를 놀라게 하는데요, 이번에도 그 기대를 저버리지 않았습니다. 바로 '어도비 리서치 자동 프레젠테이션 생성 기술'에 대한 이야기입니다!어도비의 혁신적인 자동 프레젠테이션 생성 기술어도비는 최근에 포토샵의 베타 버전에서 차세대 생성 AI를 발표했는데요, 이 기술은 우리의 창작 과정을 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 놀라운 기능들을 포함하고 있어요. 특히, 새로운 '텍스트 투 이미지(Text to Image)' 기능과 'Generative Fill' 기능이 주목받고 있답니다. 😊 텍스트를 이미지로 변환하는 마법 같은 기능 이제 여러분은 단어만으로도 .. 더보기

트랜스포머 디코더 임베딩 변환의 비밀을 파헤치다! 🤔 안녕하세요, 여러분! 😊 오늘도 제 블로그를 찾아주셔서 정말 감사해요.오늘은 요즘 핫한 주제 중 하나인 트랜스포머 디코더 임베딩 변환에 대해 이야기해볼까 해요. 이주제는 특히 인공지능과 자연어 처리(NLP)에 관심이 있는 분들에게 매우 유익할 거예요!트랜스포머 디코더 임베딩 변환의 비밀을 파헤치다! 🤔트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔는데요, 이 모델의 성공 덕분에 많은 애플리케이션이 큰 발전을 이루었어요. 그런데 트랜스포머의 복잡한 메커니즘을 이해하려는 시도가 많아지면서, 특히 디코더 임베딩 변환에 대한 관심이 높아지고 있어요.트랜스포머 디코더 임베딩 변환이란? 트랜스포머 모델의 디코더는 입력 시퀀스를 받아서 출력을 생성하는 역할을 해요. 이때 임베딩 변환이 중요한 역할을 하는.. 더보기

OpenRLHF: AI 훈련의 새로운 혁신 안녕하세요 여러분~ 오늘도 찾아주셔서 감사합니다! 😊 이번에는 여러분들이 정말 흥미로워할 만한 주제를 준비했어요. 바로 OpenRLHF라는 분산 트레이닝 프레임워크에 대한 이야기인데요. AI와 머신러닝에 관심이 많으신 분들이라면 꼭 읽어보셔야 할 내용이에요!OpenRLHF: AI 훈련의 새로운 혁신여러분, AI 모델을 훈련시키는 과정이 얼마나 복잡하고 힘든지 아시나요? 특히, 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련시키는 데는 엄청난 자원이 필요해요. 이 때문에 많은 연구자들이 효율적인 방법을 찾기 위해 노력하고 있답니다. 그 중에서도 최근 주목받고 있는 것이 바로 OpenRLHF예요! OpenRLHF란 무엇인가요? OpenRLHF는 "Open-Source AI Framework Enabling Efficie.. 더보기

이전 1 2 3 4 5 다음

티스토리툴바