ㅁ 최신 기법

ㅇ 정의:
최신 기법은 자연어 처리 분야에서 최근에 개발된 알고리즘이나 모델로, 기존 기법보다 더 나은 성능을 제공하거나 새로운 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 기술입니다.

ㅇ 특징:
– 최신 연구 논문에서 소개된 기법으로, 종종 실험 결과와 함께 제안됩니다.
– 기존 기법의 한계를 극복하거나 새로운 응용 분야에 적합하도록 설계됩니다.
– 최신 기법은 일반적으로 대규모 데이터셋과 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다.

ㅇ 적합한 경우:
– 기존의 자연어 처리 모델로 해결하기 어려운 문제를 다룰 때.
– 최신 논문에서 제안된 방법론을 검증하거나 응용하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 최신 기법의 이름과 정의를 혼동하거나, 기존 기법과의 차이를 명확히 이해하지 못하는 경우.
– 관련 논문의 실험 결과를 암기하지 않고 이해 없이 시험에 임하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 최신 기법은 기존의 성능을 향상시키기 위해 설계된 새로운 알고리즘이다.
X: 최신 기법은 항상 기존 기법보다 모든 상황에서 우수하다.

================================

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

ㅇ 정의:
Retrieval-Augmented Generation은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 자연어 처리 모델로, 검색 단계에서 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 생성 단계에서 이를 활용하여 응답을 생성합니다.

ㅇ 특징:
– 검색 단계와 생성 단계를 결합하여 정보의 정확성과 응답의 유창성을 동시에 향상시킵니다.
– 외부 데이터베이스의 최신 정보를 활용할 수 있어 정적 데이터셋에 의존하지 않습니다.
– 대규모 언어 모델과 검색 엔진의 조합으로 동작합니다.

ㅇ 적합한 경우:
– 대화형 AI에서 최신 정보에 기반한 응답이 필요한 경우.
– 정적 데이터셋으로는 해결할 수 없는 동적 문제를 다룰 때.

ㅇ 시험 함정:
– Retrieval과 Generation 단계를 혼동하거나, 두 단계의 역할을 명확히 구분하지 못하는 경우.
– 외부 데이터베이스의 중요성을 간과하거나, 모델의 동작 원리를 정확히 이해하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: RAG는 검색과 생성을 결합하여 최신 정보를 활용한 응답을 생성한다.
X: RAG는 생성 단계에서만 외부 데이터를 활용한다.

ㅁ 추가 학습 내용

RAG 모델의 성능을 결정짓는 주요 요소를 학습하기 위해 다음 내용을 정리하여 학습하세요.

1. RAG 모델의 검색 단계:
– 벡터 검색(Vector Search)의 개념과 역할을 이해하세요.
– 검색 단계에서 벡터 검색이 문서의 의미적 유사성을 기반으로 적합한 문서를 선택하는 과정을 학습하세요.
– 벡터 임베딩과 유사도 계산의 원리를 파악하세요.

2. RAG 모델의 생성 단계:
– 생성 단계에서 언어 모델이 문맥에 적합한 응답을 생성하는 과정을 학습하세요.
– 언어 모델이 입력된 문서와 질문의 정보를 어떻게 결합하여 답변을 생성하는지 이해하세요.
– 문맥 적합성의 중요성과 이를 향상시키기 위한 요소들을 탐구하세요.

3. RAG와 기존 단순 생성 모델(e.g., GPT) 간의 차이점:
– RAG는 검색 단계와 생성 단계를 결합하여 외부 지식 기반을 활용하는 반면, 단순 생성 모델은 사전 학습된 데이터에만 의존한다는 점을 비교하세요.
– RAG의 검색-생성 구조가 단순 생성 모델 대비 어떤 장점을 제공하는지 학습하세요.
– RAG가 정보의 정확성과 최신성을 보장하는 방식과, 단순 생성 모델의 한계점을 대비하여 이해하세요.

위의 내용을 중심으로 학습하면 시험 대비에 효과적일 것입니다.