ㅁ 토큰 관리 ㅇ 정의: 토큰 관리는 NLP 모델에서 입력 데이터를 처리할 때, 텍스트 데이터를 일정한 크기의 단위(토큰)로 나누고 이를 효율적으로 관리하는 과정을 의미함. ㅇ 특징: – 입력 텍스트의 길이를 적절히 조정하여 모델의 성능을 최적화함. – 메모리 사용량과 처리 속도에 직접적인 영향을 미침. – 컨텍스트 윈도우 크기와 밀접한 연관이 있음. ㅇ 적합한 경우: – 긴
ㅁ 토큰 관리 ㅇ 정의: 컨텍스트 윈도우 내에서 모델이 처리할 수 있는 토큰의 개수를 관리하고 최적화하는 과정. ㅇ 특징: – 모델의 성능과 처리 속도에 직접적인 영향을 미침. – 토큰의 수가 많아지면 메모리 사용량 증가 및 처리 시간 증가. – 적절한 토큰 관리는 정보 손실을 최소화하고 모델의 효율성을 극대화함. ㅇ 적합한 경우: – 긴 문서 또는
ㅁ 대형 모델 환경 ㅇ 정의: 대형 언어 모델을 개발, 배포, 활용하는 데 필요한 전반적인 기술적 환경과 인프라를 의미한다. ㅇ 특징: – 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원을 요구함. – 모델 학습, 평가, 배포를 위한 최적화된 워크플로우 필요. – GPU, TPU 등 고성능 하드웨어 인프라 의존도가 높음. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 사용자 데이터를 활용해 고도화된 예측
ㅁ 대형 모델 환경 ㅇ 정의: 대형 모델 환경은 초거대 AI 모델을 개발, 학습 및 배포하기 위한 인프라와 기술적 설정을 의미한다. 이는 대규모 데이터 처리와 고성능 연산이 가능하도록 설계된다. ㅇ 특징: 고성능 GPU/TPU 클러스터, 대규모 데이터셋, 분산 학습 기술, 고효율 네트워크 설계 등을 포함하며, 비용이 많이 들고 전문성이 요구된다. ㅇ 적합한 경우: 초거대 언어 모델,
ㅁ 대형 모델 환경 ㅇ 정의: 대형 모델 환경이란, 대규모 데이터를 학습하여 다양한 작업에 일반화된 성능을 제공하는 AI 모델을 개발하고 운영하는 환경을 의미합니다. ㅇ 특징: – 방대한 컴퓨팅 자원 필요 – 데이터 품질과 다양성이 성능에 큰 영향을 미침 – 다양한 언어와 도메인에 대한 확장 가능성 ㅇ 적합한 경우: – 다국어 지원이 필요한 글로벌 서비스 개발
ㅁ 도메인 특화 ㅇ 정의: 특정 산업, 분야, 또는 문제 영역에 맞추어 최적화된 AI 기술이나 모델을 개발하는 접근법. ㅇ 특징: – 일반 AI와 달리 특정 도메인 데이터에 집중하여 높은 정확도와 효율성을 제공. – 도메인 전문가와의 협업이 필수적. – 데이터 수집과 전처리에 많은 노력이 요구됨. ㅇ 적합한 경우: – 의료, 법률, 금융 등 고도로 전문화된 지식이
ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: 검색 생성 융합은 검색 기반 정보 검색과 생성형 AI를 결합하여 더 풍부하고 맥락에 맞는 결과를 제공하는 기술이다. ㅇ 특징: – 검색 결과를 기반으로 생성형 AI가 추가적인 정보를 생성. – 사용자의 질의 의도에 맞는 더 심화된 답변 생성 가능. – 검색과 생성의 상호보완적 작용을 통해 정확성과 창의성을 증대. ㅇ 적합한
ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: 검색과 생성 기술을 융합하여 사용자의 질의에 대한 정확한 답변을 제공하는 기술. ㅇ 특징: 검색 단계에서 관련 정보를 가져오고, 생성 단계에서 자연스러운 응답을 생성함. 정보의 정확성과 응답의 유창성을 동시에 고려함. ㅇ 적합한 경우: 대량의 비정형 데이터에서 신속한 정보 검색과 자연스러운 응답이 요구되는 경우. ㅇ 시험 함정: 검색과 생성의 결합이 항상
ㅁ 검색 생성 융합 ㅇ 정의: GAR(Generation-Augmented Retrieval)은 검색 및 생성 기술을 융합하여 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 탐색하고 생성된 결과를 제공하는 기술입니다. ㅇ 특징: – 검색 단계에서 대규모 데이터셋에서 관련 정보를 빠르게 찾아냅니다. – 생성 단계에서는 검색된 정보를 바탕으로 사용자 맞춤형 응답을 생성합니다. – 검색 정확도와 생성 품질 간의 균형이 중요합니다. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 개의 전문가 모델(서브모델) 중 특정 입력에 가장 적합한 모델을 선택하거나 결합하여 최적의 결과를 도출하는 기법. ㅇ 특징: – 입력 데이터에 따라 전문가 모델의 선택이 동적으로 이루어짐. – 계산 효율성을 높이기 위해 일부 전문가 모델만 활성화. – 각 전문가 모델이 특정 데이터 분포에 대해 특화되어 있음. ㅇ 적합한 경우: –