FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기
FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기 FewShotPromptTemplate은 OpenAI의 GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하여 특정 작업을 수행하기 위한 프롬프트를 생성하는 방법입니다. "Few-shot learning"은 최소한의 예시를 사용하여 모델이…
LogProb: 로그 확률을 활용한 자연어 처리와 머신러닝의 수치적 안정성
LogProb: 로그 확률을 활용한 자연어 처리와 머신러닝의 수치적 안정성 LogProb, 즉 로그 확률(Log Probability)은 확률 값을 로그 스케일로 변환한 것입니다. 로그 확률은 특히 확률 값이 매우 작을 때 유용하게…
LCEL(LangChain Expression Language)이란? 강력한 AI 애플리케이션을 위한 표현 언어
LCEL(LangChain Expression Language)이란? 강력한 AI 애플리케이션을 위한 표현 언어 **LCEL(LangChain Expression Language)**는 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 애플리케이션을 개발하는 데 사용되는 표현 언어입니다. LangChain은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델을 연결하고…
프롬프트 템플릿이란? 효율적인 NLP 모델 활용 방법
프롬프트 템플릿이란? 효율적인 NLP 모델 활용 방법 **프롬프트 템플릿(Prompt Template)**은 자연어 처리(NLP)에서 특히 대형 언어 모델을 사용할 때, 특정 태스크나 응용에 맞게 프롬프트를 구조화하여 모델의 출력을 유도하는 방법을 의미합니다.…
파인튜닝이란? 효율적인 모델 최적화 방법
파인튜닝이란? 효율적인 모델 최적화 방법 **파인튜닝(Fine-Tuning)**은 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 이는 대규모 데이터셋과 높은 연산 자원을 필요로 하는 사전 훈련 과정과 달리, 비교적 적은…
Scikit-LLM: Scikit-Learn과 통합된 대규모 언어 모델 활용
Scikit-LLM: Scikit-Learn과 통합된 대규모 언어 모델 활용 Scikit-LLM은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 Scikit-Learn과 통합하여 활용할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. Scikit-Learn은 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘과…
PEFT: AI 모델 최적화를 위한 혁신적 접근
PEFT: AI 모델 최적화를 위한 혁신적 접근 최근 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 분야에서 **PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**라는 용어가 자주 언급되고 있습니다. 이 기술은 대규모 언어 모델의 성능을 최적화하면서도 필요한 계산 자원과 시간을…
라마인덱스: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 솔루션
라마인덱스: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 솔루션 오늘날 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 그 중에서도 **라마인덱스(LlamaIndex)**는 이러한 대규모 언어 모델의 효율성을 극대화하기 위해…
RAG: 실시간 정보 제공을 위한 AI의 혁신적 도구
RAG: 실시간 정보 제공을 위한 AI의 혁신적 도구 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술이 발전하면서, 데이터의 효율적인 활용과 정확한 정보 제공이 중요해졌습니다. 그 중에서도 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**은 최신 기술로 많은 주목을 받고…
랭체인: 인공지능 자연어 처리의 혁신
랭체인: 인공지능 자연어 처리의 혁신 **랭체인(LangChain)**이라는 단어를 들어본 적이 있으신가요? 요즘 많은 사람들이 관심을 가지고 있는 이 기술은 인공지능과 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 랭체인이…