딥러닝 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 놀랍습니다. 하지만 이러한 모델은 종종 엄청난 크기의 파라미터를 가지며, 이는 학습 및 추론 과정에서 높은 계산 비용과 메모리 사용량을 초래합니다. 양자화(Quantization)는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 양자화가 무엇인지, 왜 사용하는지, 그리고 모든 상황에서 적합한 선택인지 알아보겠습니다.1. 양자화란 무엇인가?양자화는 모델의 파라미터(예: 가중치와 활성화 값)를 더 낮은 정밀도의 수치로 변환하여 계산 효율성을 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다. 예를 들어, 보통 딥러닝 모델은 32비트 부동소수점(float32) 형식을 사용하지만, 이를 8비트 정수..

이번 포스팅에서는 LangChain을 사용하여 웹에서 정보를 가져오고, 그것이 얼마나 관련이 있고 정확한지를 검증하는 방법을 소개하겠습니다. 이 과정에서는 ChatGPT와 같은 언어 모델과 함께 WebBaseLoader, Chroma, 그리고 다양한 PromptTemplate을 활용하여 정보를 검색하고 사용자의 질문에 가장 적합한 답변을 제공하는 파이프라인을 구축합니다. 코드의 주요 기능과 흐름을 설명하고, 각각의 단계가 어떤 역할을 하는지 설명드리겠습니다. 1. 전체 파이프라인 흐름파이프라인의 기본적인 흐름은 다음과 같습니다.Query -> Docs Retrieval -> Relevant Check -> Generate Answer -> Hallucination Check -> Answer to Use..

최근 딥러닝 연구에서 중요한 혁신 중 하나로 떠오른 Flash Attention-3가 있습니다. 특히 Transformer 모델에서의 성능을 극대화하는 데 기여하고 있는 Flash Attention-3는 대규모 데이터 학습에서 큰 변화를 이끌어내고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flash Attention-3의 주요 특징, 기존 기술과의 차별점, 그리고 실제 적용 사례들을 다루어 보겠습니다.Flash Attention-3란 무엇인가요?Flash Attention-3는 Transformer 모델의 핵심 구성 요소인 Attention 메커니즘을 더 빠르고 효율적으로 계산하기 위한 기술입니다. Attention 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 요소들 간의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 하지만, 일반적으로 연산 ..

음성을 컴퓨터가 텍스트로 변환하는 기술인 STT(Speech to Text)는 음성 인식 기술의 한 형태로, 인간이 말하는 소리를 기계가 이해하고 이를 문자로 바꾸는 과정을 의미합니다. 음성을 분석하고 이를 언어적 요소로 변환하는 STT는 머신러닝과 신경망, 그리고 다양한 신호처리 기법이 결합된 최첨단 기술입니다. 이번 포스팅에서는 음성을 텍스트로 변환하는 기본 원리와 머신러닝 모델을 통한 구체적인 변환 과정을 코드와 함께 살펴보겠습니다.1. 음성을 컴퓨터가 이해하는 원리컴퓨터가 음성을 이해하기 위해서는 먼저 아날로그 형태의 음성을 디지털 데이터로 변환해야 합니다. 이 변환 과정에서 샘플링과 양자화라는 과정을 거칩니다.샘플링(Sampling): 음성 신호는 아날로그로 연속적인 형태입니다. 이를 컴퓨터가 ..

인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP)의 발전은 ChatGPT와 같은 언어 모델을 통해 새로운 가능성을 열었습니다. 하지만 이 모델들을 활용해 실제 애플리케이션을 만들기 위해서는 데이터 처리, API 통합, 문맥 관리 등의 복잡한 과정을 다뤄야 합니다. 이를 효과적으로 관리하고 간소화하기 위해 등장한 도구가 LangChain입니다.1. LangChain이란?LangChain은 OpenAI의 GPT와 같은 언어 모델을 활용해 애플리케이션을 설계, 구축 및 확장할 수 있도록 도와주는 프레임워크입니다. 주로 자연어 이해와 생성이 중요한 애플리케이션(챗봇, 문서 요약, 데이터 분석 등)을 개발할 때 유용합니다.LangChain의 주요 특징:모듈화: 데이터 흐름과 로직을 모듈화하여 애플리케이션 개발을 단순화.메모..

이전 포스팅에서 다양한 데이터 전처리 및 심화된 데이터 분석 기법을 살펴보았습니다. 이번 포스팅에서는 한 단계 더 나아가, 고급 머신러닝 알고리즘과 모델 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기법들에 대해 이야기해 보겠습니다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결할 때 활용할 수 있는 심화된 도구들을 이해하고 적용할 수 있기를 바랍니다.1. 고급 머신러닝 알고리즘1.1 XGBoost (Extreme Gradient Boosting)XGBoost는 성능과 효율성을 높이기 위해 그레이디언트 부스팅을 개선한 알고리즘으로, 많은 머신러닝 경진대회에서 자주 사용됩니다. 속도와 정확도가 높아 대용량 데이터에 적합합니다.import xgboost as xgbmodel = xgb.XGBRegressor(n_estimators=10..