전체 글49 RAG란? (RAG 개념과 활용) RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 외부 지식 베이스나 문서 저장소에서 질문과 관련된 정보를 검색하고, 이를 프롬프트에 포함시켜 더 정확하고 신뢰성 있는 답변을 생성하는 기술입니다. 이 기술은 LLM의 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 도메인 특화 지식을 활용할 수 있게 해주며, 할루시네이션(Hallucination) 현상을 줄이는 데 도움을 줍니다.RAG의 개념과 특징1. RAG 개념이 생기게된 이유ChatGPT-3 모델이 큰 관심을 받으면서 사용자들이 다양한 결과물을 공유하던 시기가 있었습니다. 그중 "세종대왕 맥북프로 던짐 사건"[1]은 한동안 인터넷에서 화제가 된 밈이었죠. (세종대왕 맥북 던짐 사건 나무위키)이 사건을 계기로 GPT와 같은 AI의 할.. 2025. 1. 17. 어텐션(Attention) 이해하기 어텐션의 사전적 의미는 '주의'입니다. 텍스트 처리 관점에서는 입력된 텍스트에서 단어들 간의 관련성을 '주의 깊게' 파악한다는 의미로 이해할 수 있습니다. 어텐션이 발표되기 전까지는 RNN 기반 전이학습(Transfer Learning)이 가진 대규모 데이터셋 학습의 한계를 해결하기 위한 연구가 여러 대학에서 진행되고 있었습니다. 2017년 구글브레인에서 발표한 Attention is All you need는 이 문제를 단순히 개선하는 데 그치지 않고 완전히 해결할 수 있는 획기적인 연구논문이었습니다. 2025년 현재, 트랜스포머 아키텍처가 세상에 등장한 지 10년이 다 되어가는 시점에서 LLM이라는 형태로 우리 삶에 녹아들고 있는 것을 보면, 당시 느꼈던 혁신적인 변화의 예감이 틀리지 않았음을 알 수 .. 2025. 1. 16. 챗GPT(Chat GPT)의 실제 능력 챗GPT나 오픈소스 LLM을 사내에 도입하거나 활용하려고 할 때, 챗GPT에 대한 오해를 설명하면 항상 돌아오는 질문이 있습니다.그럼 챗GPT는 무엇을 잘하나요? 챗GPT와 같은 LLM의 핵심 기능은 "텍스트 생성"입니다. LLM은 질의응답, 텍스트 생성, 요약, 번역 등 고도화된 언어 이해와 생성 작업을 주요 목적으로 합니다. 언어의 이해와 생성에 대해 설명할 내용이 많지만, 이번 글에서는 실제 능력이 어떠한지를 중심으로 설명하겠습니다. 1. 챗GPT는 매우 뛰어난 작문 실력을 가지고 있습니다. 챗GPT의 작문 실력은 매우 뛰어납니다. 다양한 독자층의 이해도를 고려하여 풍부한 어휘와 적절한 문장 구조를 활용해 글을 작성할 수 있습니다. 특히 LLM 모델의 작문 실력은 인간 콘텐츠 작성자의 상위 10% .. 2025. 1. 15. 챗GPT(Chat GPT)에 대한 오해 GPT가 비영어권 데이터도 학습하면서 한글 질문에도 명확하게 답변하자, 국내에서 챗GPT의 능력을 과대평가하거나 만능이라고 오해하는 경우를 많이 봅니다. 정말로 챗GPT는 만능일까요? 기술 관련 컨퍼런스 콜이나 회의에 참석하면 자주 받는 질문이 있습니다. 바로 "챗GPT를 사내에 도입할 때 어느 영역까지 활용 가능한가?"입니다. 많은 분들이 100%에 가까운 정확성과 효율성을 기대하시지만, 제가 항상 드리는 답변은 이렇습니다. 질문에 대한 답변 만족도가 75%만 넘어도 성공적인 사내 도입이라고 볼 수 있다는 것입니다. 그렇다면 사람들은 챗GPT에 대해 어떤 오해를 하고 있을까요? Q&A 형식으로 정리해보았습니다. 챗GPT에 대한 대표적인 오해Q1. 챗GPT가 말해주는건 정확한 정보인가요?A1. 챗GPT.. 2025. 1. 15. LLM이란 무엇인가? LLM이란?LLM(Large Language Model)은 대규모 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 자연어를 처리하고 생성할 수 있는 인공지능 모델을 의미합니다. LLM은 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing) 기술의 핵심으로, 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈, Google의 BERT, Meta의 LLaMA 등이 있습니다.목차LLM이란?LLM의 주요 특징LLM의 작동원리LLM의 역사LLM을 이해하기 위한 필수 용어LLM 대표적 모델상용 LLM모델오픈소스 LLM모델맺음말LLM의 주요 특징LLM의 개념을 이해하기 위한 주요.. 2025. 1. 15. 2025년 AI기술 관련 직업과 취업 준비 방법 (데이터 분석가편) 데이터 분석가의 일하는 방식이 최근 AI 기술 덕분에 크게 바뀌었습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)이라는 AI 기술이 데이터 분석가의 일을 더 쉽고 효율적으로 만들어주고 있습니다. 이러한 AI 덕분에 데이터 분석가들은 반복적인 일은 컴퓨터에 맡기고, 더 깊이 있는 분석 작업에 집중할 수 있게 되었습니다. 특히 데이터 정리, 패턴 찾기, 보고서 작성 같은 일에서 LLM이 큰 도움이 되고 있습니다. Data Analyst(DA, 데이터 분석가)데이터 분석가(DA, Data Analyst)는 데이터를 분석하여 이해하기 쉬운 형태로 보고서나 시각화 자료를 만드는 직업입니다. 기업이나 정부기관, 연구소 등에서 필요한 데이터를 수집, 정리, 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하고 이를 바탕으로 비즈니스 의사결.. 2025. 1. 15. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
