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나름개발블로그
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ML에서 자주 나오는 임베딩이 뭔지 정리를 하는 시간을 가져가려고 한다. 1. 임베딩이란? ML에서 말하는 임베딩은 쉽게 설명하면 '단어' , '문장' 등을 컴퓨터가 알기 편하게 숫자 벡터로 표현한 것이다. 아주 간단한 예를 들어보면 보면 사과는 [1,0,0] , 배 [ 0,1,0] , 오렌지 [0,0,1] 을 이런식으로 1차원 벡터로 표현 한 것을 임베딩 했다라고 말 할 수 있다. 고차원의 데이터를 저차원으로 표현하는 기법으로, 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용된다. 변환한 벡터 값에 의미와 정보를 손실없이 변환 하는게 좋은 임베딩이라고 할 수 있다. 다양한 내용을 벡터로 변환하면 사이에 관계를 쉽게 찾아 낼 수 있다. 컴퓨터 비전 모델, AI 챗봇, AI 추천 시스템..
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처음에는 간단하게 설치하고 실행해 보는 걸로 하겠다. Langchain 이란설치 실행 1. LangChain 이란 랭체인(LangChain)은 llm을 사용하여 애플리케이션 생성을 단순화하도록 설계된 프레임워크이다. 쉽게 llm을 이용해서 애플리케이션 제작, 테스트등을 할 수 있도록 도와준다. 랭체인에서 vectordb , embedding 단어들이 자주 등장한다. 임베딩이란 단어 ,문장등을 기계가 이해할 수 있도록 숫자 벡터로 표현한 것이다. 이러한 임베딩을 저장하고 있는 DB가 벡터 db이다. 자세한 설명은 추후에 블로그로 정리를 하도록 하겠다. 아마 렝체인을 들어본 사람들은 RAG 또한 많이 들어봤을 것이다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어..
LLM 이란 Large Language Modle로 언어 모델중에서 파라미터의 개수가 많은 모델 을 뜻한다. 기본적으로 언어 모델이란 입력값을 기반으로 출력값을 통계적으로 답변하는 모델이다. 기술의 발전으로 인해서 거대한 언어 모델을 운영 개발 할 수 있게 되었고 현재 AI 분야에서 매우 핫한 곳이다. 특히 23년도에 open ai에서 발표한 chat gpt로 인해 대중에게 좀 더 다가왔고 현재는 많은 곳에서 llm을 이용한 비즈니스를 진행하고 있고 , 더 발전시키기 위해서 노력하고 있다. llm 을 개인이 직접 개발하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 존재 한다. 일반적으로 학습하는데 많은 gpu 자원이 필요 할 뿐아니라 시간 , 데이터도 필요 하다. 그래서 기존에 공개된 모델을 이용해서 fine t..