오늘날 개발자의 70%가 AI를 채택하고 있습니다: 현재 기술 환경에서 대규모 언어 모델, LangChain 및 벡터 데이터베이스의 부상에 대해 알아보기
LLM은 긴 텍스트를 더 짧고 이해하기 쉬운 요약으로 압축하면서 중요한 정보를 유지하는 텍스트 요약에 탁월합니다. 챗봇 - 대화형 AI를 사용하는 챗봇과 시스템을 만드는 데 LLM이 자주 활용됩니다. 이러한 시스템은 사용자의 질문을 이해하고, 적절하게 응답하며, 상호 작용 전반에 걸쳐 맥락을 유지함으로써 일반 언어로 사용자와 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 언어 번역 - LLM은 언어 간의 텍스트를 정확하게 번역할 수 있어 언어적 장애물에도 불구하고 성공적인 커뮤니케이션을 가능하게 합니다.
LLM 학습 단계
대규모 언어 모델(LLM) 학습 과정은 모델이 언어 패턴과 구조를 학습하고 식별하는 데 기반이 되는 상당한 양의 텍스트 데이터를 컴파일하는 것으로 시작됩니다. 학습에 앞서 관련성이 없거나 반복적인 콘텐츠를 제거하여 데이터 세트를 준비하기 위한 사전 처리가 필요합니다. 적합한 모델 아키텍처를 선택하는 것이 중요하며, GPT와 같은 트랜스포머 기반 모델은 자연어 처리 및 생성에 능숙한 것으로 입증되었습니다. 학습 중에 모델의 매개변수를 조정하고 역전파 등의 기술을 통해 정확도를 향상시킬 수 있습니다. LLM은 입력 데이터를 처리하면서 인식된 패턴을 기반으로 예측을 생성합니다. 학습 후에는 특정 작업이나 도메인에 대해 모델을 더욱 세분화하여 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 학습된 모델 평가
유명한 언어 모델
앞서 언급한 세 가지 모델은 콘텐츠 생성, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 애플리케이션에서 널리 인정받고 있는 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처입니다. 생성형 사전 학습 트랜스포머의 약자인 GPT는 OpenAI의 GPT 모델 제품군을 대표하는 대표적인 모델이며, 유명한 ChatGPT의 토대를 형성합니다. 디코더 전용 단방향 자동 회귀 모델인 GPT는 이전에 생성된 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성합니다. 1,750억 개의 파라미터를 가진 이 모델은 사용자들 사이에서 인기 있는 모델이 되었습니다. 이와 유사하게, 트랜스포머의 양방향 인코더 표현(BERT)은 또 다른 초기 트랜스포머 기반 자가 지도 언어 모델입니다.
LangChain
언어 학습 모델(LLM)은 뛰어난 범용성을 가지고 있으며 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있지만, 항상 정확한 응답을 제공하거나 복잡한 도메인 친숙성이나 실제 경험이 필요한 과제를 처리할 수 있는 것은 아닙니다.이러한 경우 랭체인은 LLM과 주제별 전문가 사이의 중재자 역할을 수행하여 LLM이 보유한 일반 언어 이해력과 주제별 전문가의 특정 전문 영역의 강점을 모두 활용합니다. 이러한 차별화된 역량을 결합함으로써 랭체인은 LLM의 도메인 일반 언어 이해력과 도메인별 숙련도를 융합하여 틈새 도메인에서 보다 정확하고 철저하며 상황에 적합한 답변을 생성할 수 있습니다.
랭체인의 중요성
랭체인 아키텍처를 활용하면 프로그래머가 전주에 높은 성과를 거둔 상점 목록을 요청할 때 언어 모델(LM)에 다양한 선택과 기능을 제공할 수 있습니다. LangChain 프레임워크가 없을 때처럼 인위적이면서도 설득력 있는 열 레이블을 사용하여 논리적으로 건전한 SQL 쿼리를 공식화하는 대신, 개발자는 이제 LM이 문제를 여러 섹션으로 세분화하고 LM의 쿼리와 중간 단계에 따라 안내되는 프로세스를 개발하도록 지시할 수 있습니다. 결과적으로 LM은 결과적으로 철저한 선언을 제공할 수 있습니다.
LLM은 의료 문제에 관한 일반적인 정보를 제공할 수 있지만, 특정 진단이나 치료 권장 사항을 전달하기에는 이해도가 부족할 수 있습니다. 반대로 LangChain은 전문가 또는 의료 데이터 저장소의 의료 전문 지식을 통합하여 LLM의 답변을 향상시킬 수 있습니다.
벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스는 인공지능과 머신러닝 영역에서 주목받고 있는 혁신적이고 독특한 저장소입니다. 주로 표 형식의 데이터를 구조화된 형식으로 저장하기 위한 기존의 관계형 데이터베이스나 정보를 JSON 문서로 저장하는 몽고DB와 같은 최신 NoSQL 데이터베이스와는 달리, 벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 유일한 형태의 데이터 저장소로 유지하고 액세스하기 위해 특별히 만들어졌습니다.
벡터 데이터베이스는 의미론적 의미를 부여하는 데이터 표현 형식인 벡터 임베딩에 의존하여 인공 지능 시스템이 장기간에 걸쳐 데이터를 이해하고 유지할 수 있도록 합니다. 이러한 데이터베이스에서 데이터는 기하학적 속성을 활용하여 배열 및 보관되며, 공간 내 모든 개체의 좌표와 이를 구별하는 다른 특성이 식별자 역할을 합니다. 이러한 데이터베이스를 통해 관련 개체를 쉽게 검색하고 방대한 데이터 컬렉션에 대한 복잡한 분석을 실행할 수 있습니다.
상위 벡터 데이터베이스
- Pinecone은 고차원 벡터의 대규모 컬렉션을 저장, 색인화 및 신속하게 검색하기 위한 목적으로 만들어진 클라우드 기반 벡터 데이터베이스입니다.실시간 인덱싱과 검색을 수행할 수 있는 기능이 주요 특징 중 하나입니다. 희소 벡터와 고밀도 벡터를 모두 처리할 수 있습니다. 크로마
- 크로마는 임베딩을 저장하고 검색할 수 있는 빠르고 확장 가능한 방법을 제공하는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 사용자 친화적이고 가벼우며, 간단한 API를 제공하고 RocksDB 및 Faiss와 같은 인기 있는 선택지를 포함한 다양한 백엔드를 지원합니다. Milvus
- Milvus는 대량의 복잡한 데이터를 효율적으로 처리하도록 특별히 설계된 벡터 데이터베이스 시스템입니다. 유사도 검색, 이상 징후 탐지, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션을 위해 빠른 속도, 성능, 확장성 및 특수 기능을 제공하는 강력하고 적응력이 뛰어난 솔루션입니다. Redis
- 인덱싱 및 검색, 거리 계산, 고성능, 데이터 저장 및 분석, 빠른 응답 시간 등의 기능을 갖춘 놀라운 벡터 데이터베이스입니다. Vespa
- Vespa는 지리 공간 검색 및 실시간 분석을 지원하고, 빠른 쿼리 결과를 제공하며, 높은 데이터 가용성과 다양한 순위 옵션을 제공합니다.
요약하면, 올해는 인공 지능의 광범위한 응용 분야에서 전례 없는 발전을 목격할 것으로 예상됩니다. 이러한 주목할 만한 발전은 주로 대규모 언어 모델(LLM), 랭체인, 벡터 데이터베이스 영역의 괄목할 만한 기술 혁신에 기인합니다. LLM의 획기적인 발전은 자연어 처리 분야에 혁명을 일으켰으며, LangChain은 개발자에게 지능형 에이전트를 구축할 수 있는 기반을 제공합니다. 또한, 이제 벡터 데이터베이스를 통해 고차원 데이터의 활용을 효과적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술 발전은 총체적으로 AI 중심의 미래를 예고합니다.
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참고자료:
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