Stories About AI
인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 우리는 계속해서 새로운 혁신을 목격하고 있습니다. 그 중에서도 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI 분야에서 주목받고 있는 기술입니다. 이 글에서는 RAG의 개념부터 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망까지 자세히 살펴보겠습니다. RAG란 무엇인가? 기본 개념 이해하기 RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, ‘검색 증강 생성’이라고 번역할 수 있습니다. 이 기술은 기존의 언어 모델에 외부 지식을 결합하여 더
LLM(대형 언어 모델) 개요 LLM의 정의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 인공지능(AI) 모델로, 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 모델입니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수(parameters)를 가지고 있으며, 복잡한 언어 패턴과 문맥을 이해할 수 있습니다. LLM은 단어, 문장, 문단 단위의 텍스트를 입력으로 받아들이고, 이를
LLM RAG란 무엇인가? LLM과 RAG의 정의 **LLM (Large Language Model)**은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 인공지능 모델 중 하나로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 인간과 유사한 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 모델을 말합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-4, Google의 BERT 등이 있습니다. LLM은 문서 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 관련 작업에 활용될 수
LLM(Large Language Model)이란? 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인공지능(AI) 분야에서 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)를 수행하기 위해 개발된 매우 복잡하고 강력한 모델입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간이 작성한 것과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 기반 작업에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. LLM의