ㅁ 대규모 언어모델 세부

ㅇ 정의:
대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어 이해 및 생성 능력을 갖춘 모델을 의미한다. RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 외부 지식 검색과 언어 모델의 생성 능력을 결합한 아키텍처를 말한다.

ㅇ 특징:
– RAG는 사전 학습된 언어 모델과 검색 모듈을 결합하여 최신 정보를 활용할 수 있다.
– 모델이 학습되지 않은 도메인 지식도 검색을 통해 보완 가능하다.
– 대규모 데이터셋 학습이 필수적이며, 검색 모듈의 성능이 결과에 큰 영향을 미친다.

ㅇ 적합한 경우:
– 최신 정보가 필요한 질문 응답 시스템.
– 도메인 특화된 지식이 필요한 응용 프로그램.
– 대규모 데이터를 실시간으로 활용해야 하는 상황.

ㅇ 시험 함정:
– RAG와 단순한 검색 시스템을 혼동하거나, 언어 모델 자체의 생성 능력만을 강조하는 경우.
– RAG가 항상 최신 정보를 제공한다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. RAG는 외부 지식 검색 없이도 최신 정보를 생성할 수 있다. (X)
2. Retrieval-Augmented Generation은 검색과 생성 능력을 결합한 아키텍처를 의미한다. (O)
3. RAG는 모든 도메인에서 동일한 성능을 보장한다. (X)

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1. RAG

ㅇ 정의:
Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 사전 학습된 언어 모델과 검색 시스템을 결합하여 외부 지식을 활용하는 자연어 처리 아키텍처이다.

ㅇ 특징:
– 사전 학습된 언어 모델과 실시간 검색 모듈의 결합.
– 최신 정보 및 도메인 지식을 실시간으로 보완 가능.
– 검색 모듈의 성능에 따라 결과 품질이 좌우됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 최신 정보가 필요한 질문 응답 시스템.
– 특정 도메인의 지식이 필요한 응용 프로그램.
– 학습된 데이터 외의 정보를 활용해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– RAG가 모든 질문에 대해 완벽한 답변을 생성한다고 오해하는 경우.
– 검색 모듈 없이도 최신 정보 생성이 가능하다고 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. RAG는 검색 모듈을 활용하여 최신 정보를 보완한다. (O)
2. RAG는 사전 학습된 데이터만을 기반으로 작동한다. (X)
3. RAG는 특정 도메인에 특화된 정보를 제공할 수 있다. (O)

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ㅁ 추가 학습 내용

RAG의 성능 최적화를 위해 중요한 요소들을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 검색 모듈과 언어 모델 간의 상호작용 조율:
– 검색 모듈의 결과를 필터링하거나 요약하여 언어 모델이 더 나은 맥락을 이해할 수 있도록 지원하는 방안을 고려해야 합니다.
– 검색 모듈에서 제공하는 정보를 언어 모델이 효율적으로 활용할 수 있도록 데이터의 품질과 형식을 조정하는 것이 중요합니다.

2. 검색 모듈의 데이터 관리:
– 검색 모듈의 인덱싱된 데이터와 최신성은 RAG의 응답 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.
– 데이터 업데이트 주기를 적절히 설정하고, 최신 데이터가 반영되도록 관리하는 것이 필요합니다.

3. 검색 알고리즘의 최적화:
– 검색 알고리즘을 최적화하여 더 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 것이 중요합니다.
– 검색 결과의 품질이 언어 모델의 성능에도 영향을 미치므로, 검색 모듈의 성능 개선이 필수적입니다.

시험 대비를 위해 위의 요소들을 중심으로 RAG의 구조와 작동 원리를 이해하고, 검색 모듈과 언어 모델 간의 협업 방식을 구체적으로 학습하는 것이 필요합니다.