특정한 세부 사항을 포함한 사례로부터 고수준 개념과 기본 원칙을 도출하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)이 추상화를 수행할 수 있도록 하는 간단한 프롬프트 기법인 Step-Back을 알아봅시다!

오늘은 RAG라는 기술의 본질과 스타트업의 AI Researcher로써 바라봐야하는 시각에 대해 이야기해보려고 합니다 😆

Azure Cloud Platform의 ml-studio 환경에서huggingface 라이브러리 사용중 mlflow 에러가 발생한다면?!

사용자 질의를 분석해서 중간중간 검색을 덧붙이는 흥미로운 Prompt Retriever 방법론을 가져왔습니다! 바로 IRCoT라고 하는데요, 깊게 알아보시죠!

Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 정적인 한계를 극복하기 위해 검색 방법과 딥러닝 발전을 결합하여 등장한 각광받는 방법론입니다. RAG에 대한 최신 동향을 살펴봅시다.

사실적으로 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 것, 즉 환각현상(=Hallucinations)은 LLMs에서 해결되지 않은 문제입니다. 환각현상을 Prompting을 활용하여 검증하는 방법론인 CoVe에 대해 알아봅시다!

LLM이 생성하는 답변과 해당답변의 신뢰도를 믿을 수 있으신가요? 모든 LLM은 그 자체의 답변만으로는 Hallucination을 제어하기엔 아직까지 무리가 있습니다. 이러한 환각현상을 억제하고 신뢰성 있는 답변생성을 위한 방법을 알아봅시다.

Matei Zaharia , Omar Khattab , Lingjiao Chen , Jared Quincy Davis , Heather Miller , Chris Potts , James Zou , Michael Carbin , Jonathan Frankle , Nav

LLM 기술의 발전과 현실세계 응용기법인 RAG에 대한 신입 GenAI Researcher의 의견이 궁금하다면?!

오늘 리뷰할 논문은 현대 LLM이 나오기까지 가장 큰 출발이라 불리는 Transformer가 소개된 2017년 논문 "Attention is all you need"입니다.

지난 5월 1일 ~ 3일 삼성동 코엑스에서 열린 AI EXPO KOREA 2024를 다녀왔습니다 😊 정말 많은 기업들이 부스를 차리고 서비스를 소개하며 홍보하고 있었습니다. 사람도 엄청많고 복작복작했던 행사후기를 적어볼게요!

회사를 다니면서 동시에 Velog 이전을 조금씩 하다보니 포스팅을 하는 속도가 더디네요..ㅎ 이번주부턴 Paper Review를 정리해서 올려보려고 합니다! 핵심내용을 정리하고자 하니 보시는 분들한테도 도움이 되면 좋겠네요!

파이썬의 창시자 귀도 반 로섬은 언어설계를 굉장히 잘 하는 소프트웨어 엔지니어로 알려져있다. 필자도 GenAI를 다루는 Engineer지만 그 근간은 Python을 사용하기에 레벨업을 위해 다시한번 Python 공부를 해보려고 한다.