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..

Prompt 엔지니어링은 AI 모델과의 상호작용을 효율적으로 하기 위한 방법입니다. 챗GPT와 같은 언어 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 어떻게 질문하고, 정보를 제공해야 하는지를 연구하는 과정이죠. 이 블로그 포스팅에서는 Prompt 엔지니어링의 개념, 다양한 유형, 그리고 몇 가지 실제 예시를 통해 이를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Prompt 엔지니어링이란?Prompt 엔지니어링은 간단히 말해 AI에게 명확하고 유용한 출력을 얻기 위해 입력(질문이나 지시사항)을 최적화하는 과정입니다. AI 모델은 사용자가 제공하는 프롬프트를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 따라서 프롬프트의 구조와 내용이 AI의 응답의 질을 결정짓는 중요한 요소입니다.잘 설계된 프롬프트는 AI가 더 좋은 대답을..

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 ..

현대 소프트웨어 개발에서는 시스템을 작은 서비스 단위로 나누는 MSA(Microservices Architecture)가 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 이를 통해 개발팀은 독립적으로 배포 가능한 서비스들을 구축하고, 각각의 서비스가 독립적으로 발전할 수 있게 합니다. 이번 포스팅에서는 MSA의 통신 방식, HTTP와 gRPC에 대해 살펴보고, 코드 레벨에서 어떻게 구현되는지에 대해 설명하겠습니다. 또한, 모놀리식 아키텍처와 비교하여 MSA의 장점도 살펴보겠습니다.모놀리식 vs MSA모놀리식 아키텍처는 애플리케이션의 모든 기능이 하나의 큰 코드베이스에 통합된 형태입니다. 이 방식은 초기 개발 및 관리가 비교적 단순하다는 장점이 있지만, 프로젝트가 커질수록 유지보수와 배포에서 문제점이 발생할 수 있습니다...

eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널에 새로운 가능성을 열어주는 강력한 기술입니다. 기존에는 커널 레벨의 데이터를 수집하거나 분석하려면 커널 모듈을 직접 수정하거나 디버깅을 해야 했지만, eBPF는 이러한 작업을 비교적 안전하고 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 오늘은 eBPF를 이용해 서버에서 실행되는 애플리케이션과 서버 로드밸런서 등 다양한 인프라 레벨의 연관 관계를 개발하는 방법을 소개하겠습니다.eBPF란 무엇인가요?eBPF는 리눅스 커널의 특정 이벤트에 커스텀 코드를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 애플리케이션의 트래픽을 실시간으로 추적하거나, 커널 레벨에서 발생하는 다양한 이벤트들을 관찰하고 분석할 수 있습니다. 즉, 애플리케이션, ..