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[Python] 🛠️ tiktoken 패키지: OpenAI 토큰 관리를 위한 필수 도구 AI 언어 모델을 사용할 때, 텍스트를 토큰 단위로 관리하는 것은 매우 중요합니다. 토큰 수는 모델의 성능, 응답 시간, 비용 등에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. OpenAI는 이러한 토큰 관리를 용이하게 하기 위해 tiktoken이라는 패키지를 제공합니다. 이번 글에서는 tiktoken 패키지의 주요 기능과 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.  tiktoken 패키지란? 🤔tiktoken 패키지는 OpenAI에서 제공하는 토큰 관리 라이브러리로, 텍스트를 토큰 단위로 분할하고, 각 토큰을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이 패키지는 특히 GPT 모델 시리즈와 호환되도록 설계되었습니다.주요 기능 🌟텍스트 토큰화: 텍스트를 토큰 단위로 분할합니다. 이는 입력 텍스트를 모델이 이해할 수 있는.. 2024. 6. 18.
[LLM]🌟 언어 모델에서 토큰(Token)이란 무엇인가? 인공지능(AI) 언어 모델이 점점 더 많은 주목을 받으며, 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 응용 분야에서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 이러한 언어 모델의 핵심 개념 중 하나가 바로 "토큰(Token)"입니다. 이번 글에서는 토큰이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 토큰을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.  토큰이란 무엇인가? 🤔토큰은 언어 모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 기본 단위입니다. 영어에서는 한 글자부터 단어까지 다양한 길이의 토큰이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, "ChatGPT is great!"라는 문장은 다음과 같이 6개의 토큰으로 분할될 수 있습니다:"Chat""G""PT"" is"" great""!"한국어에서도 유사하게 토큰이 나누어집니다. 예를 들어, "안녕.. 2024. 6. 17.
[LLM] 🌟 OpenAI 텍스트 생성 API: 시작하기 OpenAI의 텍스트 생성 모델(Generative Pre-trained Transformers 또는 대규모 언어 모델)은 자연어, 코드, 이미지 등을 이해하도록 훈련되었습니다. 이 모델들은 입력에 대한 텍스트 출력을 제공합니다. 이러한 텍스트 입력은 "프롬프트(prompt)"라고도 불리며, 프롬프트를 설계하는 것은 대규모 언어 모델을 프로그래밍하는 방법입니다. 일반적으로 지침이나 작업을 성공적으로 완료하는 예제를 제공하는 방식으로 이루어집니다.  OpenAI의 텍스트 생성 모델을 사용하면 다음과 같은 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다:문서 초안 작성 ✍️컴퓨터 코드 작성 💻지식 기반에 대한 질문 답변 ❓텍스트 분석 📊소프트웨어에 자연어 인터페이스 제공 🖥️다양한 과목에 대한 튜터링 📚언어 번역.. 2024. 6. 15.
[LLM] 📊 Base LLM vs Instruction-Tuned LLM 📘 Base LLM (대규모 언어 모델)1. 정의: Base LLM은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습된 일반 목적 언어 모델입니다. 언어의 문법, 어휘, 일반 사용 패턴 등 언어의 통계적 특성을 학습합니다.2. 특성:사전 학습: Base LLM은 책, 기사, 웹사이트 등에서 수집된 수십억 단어의 방대한 데이터셋을 기반으로 학습됩니다. 📚다재다능: 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 특정 작업에 완벽히 맞지는 않을 수 있습니다. 🌍예시: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 일반적인 예입니다. 🤖3. 사용 사례:탐색적 작업: 특정 작업에 맞춘 조정 없이 다양한 작업에 사용됩니다. 🕵️‍♂️일반 텍스트 생성: 언어에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 콘텐츠를 .. 2024. 6. 15.
[AI 정보] 간단 요약: WWDC 2024 - Apple의 놀라운 발표와 새로운 기능들 🌟🍏 안녕하세요, 여러분! 오늘은 2024년 Apple의 Worldwide Developers Conference (WWDC)에 대해 이야기해보려고 합니다.   이번 WWDC의 첫 시간은 인공지능(AI)에 대해 언급하지 않으면서도 정말 강력한 기능들을 소개했어요. 1. visionOS 2 🌐🖥️visionOS 2는 정말 멋진 기능들을 가지고 있어요. 이제 Photo Library의 사진을 공간 효과로 볼 수 있어요. 머신 러닝이 피사체와 객체를 이해하고 모든 작업을 처리해준답니다. 맥과 함께 작업할 때 더 넓고 초광각 가상 디스플레이를 설정할 수 있어요. 🚄✈️ 또한, 기차 모드도 추가되어 비행기 승객만 즐길 수 있는 특권을 기차에서도 누릴 수 있어요! 2. iOS 18 📱🎨iOS 18에서는 홈 화면.. 2024. 6. 14.
[AI 정보] NotebookLM: 새로운 연구 도구 활용하기 📚🤖 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Google Labs에서 최근에 출시한 AI 기반 연구 도구인 NotebookLM에 대해 소개해드리려고 합니다. NotebookLM은 여러 문서에 흩어져 있는 정보를 종합하여 연구와 작성을 도와주는 혁신적인 도구입니다. 학생, 학자, 저널리스트, 분석가 등 다양한 지식 노동자들에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그럼, NotebookLM을 어떻게 활용할 수 있는지 함께 알아볼까요? 😊 NotebookLM 시작하기 🚀NotebookLM을 사용하려면 먼저 연구 프로젝트를 위한 노트북을 만들어야 합니다. PDF나 Google Docs 형식의 문서를 소스로 추가하면, NotebookLM은 해당 소스들에 기반해 질문에 답하거나 참조를 찾아주는 가상 연구 조수가 됩니다. 예.. 2024. 6. 14.
[Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13.
[Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12.
[Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기 딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 1. RNN의 기본 개념RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 .. 2024. 6. 11.
[AI 뉴스]애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎 W애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎여름이 다가오면서 다양한 기술 기업들이 어떤 업데이트와 발표를 할지 기대가 되는데요, 그 중에서도 특히 주목할 만한 이벤트가 있습니다. 바로 애플의 연례 개발자 회의인 WWDC (Worldwide Developers Conference)입니다! 🌟 https://www.youtube.com/live/RXeOiIDNNek WWDC 2024 시작! 🗓️애플은 매년 늦봄에 개발자들을 위해 WWDC를 개최합니다. 올해는 6월 10일부터 14일까지 온라인으로 진행됩니다. 이번 이벤트에서는 애플의 최신 제품과 기술 업데이트가 공개될 예정인데요, 놓치지 마세요!이벤트 시간과 시청 방법 ⏰WWDC의 하이라이트는 첫날인 6월 10일 월요일 오후 1시(동부.. 2024. 6. 10.
[베이지안 네트워크] 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델베이지안 네트워크는 확률적 그래픽 모델로, 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 특히 템플릿 모델과 시간적 모델은 베이지안 네트워크를 더욱 강력하고 유연하게 만드는 중요한 개념입니다. 이번 블로그 글에서는 이 두 가지 모델에 대해 자세히 설명하겠습니다.베이지안 네트워크의 템플릿 모델베이지안 네트워크의 템플릿 모델은 반복적인 구조를 갖는 시스템을 효율적으로 모델링하기 위한 접근 방식입니다. 템플릿 모델은 변수와 그들 간의 관계를 하나의 공통 패턴으로 정의하여, 이 패턴을 여러 번 반복하여 사용할 수 있습니다. 이는 대규모 네트워크를 단순화하고, 모델링과 계산의 효율성을 높이는 데 유용합니다.템플릿 모델의 예시예를 들어, 의료 진단 시스템에서 여러 환자에.. 2024. 6. 8.
[베이지안 네트워크] Bayesian Network Fundamentals 베이지안 네트워크 기초 베이지안 네트워크(Bayesian Network)는 확률적 그래픽 모델의 일종으로, 변수들 간의 의존 관계를 시각적으로 표현하고 이를 기반으로 확률 추론을 가능하게 합니다. 이러한 모델은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용하며, 특히 인공지능, 데이터 마이닝, 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 베이지안 네트워크의 기초노드(Node): 각 노드는 하나의 변수(variable)를 나타냅니다. 이 변수는 다양한 상태(state)를 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 엣지는 변수들 간의 의존 관계를 나타냅니다. 방향성이 있는 화살표로 표시되며, 이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.조건부 확률표(CPT, Conditional Probability Table): 각 노.. 2024. 6. 7.
[Deep Learning] 딥러닝 다중 라벨 분류의 손실 함수: Binary Cross-Entropy 머신러닝에서는 다양한 분류 문제가 있습니다. 그 중 하나는 **다중 라벨 분류(Multi-Label Classification)**입니다. 다중 라벨 분류는 하나의 데이터 포인트가 여러 개의 라벨에 속할 수 있는 문제를 말합니다. 예를 들어, 하나의 사진이 '고양이', '실내', '밤' 등 여러 라벨을 가질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 적절한 손실 함수가 필요합니다. 이번 글에서는 다중 라벨 분류에서 자주 사용되는 Binary Cross-Entropy (BCE) 손실 함수에 대해 알아보겠습니다.   Binary Cross-Entropy 손실 함수는 다중 라벨 분류에서 각 라벨을 독립적으로 처리하여 손실을 계산합니다. 각 라벨에 대해 0 또는 1을 예측하며, 각 라벨의 예측 확률과 실제 라.. 2024. 5. 31.
[Transformer] 트랜스포머 포지셔널 인코딩 (Positional Encoding) 쉽게 설명하기 📏 안녕하세요! 오늘은 Transformer 모델에서 사용하는 포지셔널 인코딩에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 포지셔널 인코딩은 Transformer 모델이 입력된 단어들의 순서를 이해할 수 있도록 도와주는 중요한 개념입니다.포지셔널 인코딩이 필요한 이유 🤔기존의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM 모델은 단어의 순서를 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 왜냐하면 이 모델들은 단어들을 순차적으로 처리하기 때문입니다. 하지만 Transformer 모델은 병렬 처리가 가능하도록 설계되어 있어서 단어의 순서 정보를 따로 제공해줘야 합니다. 그렇지 않으면 단어들의 순서를 알 수 없게 됩니다.포지셔널 인코딩이란? 📐포지셔널 인코딩은 각 단어 벡터에 위치 정보를 더해주는 방식입니다. 이 정보를 통해 모델은 각 단어가 문.. 2024. 5. 30.
[Transformer] Transformer 트랜스포머 모델: 인코더와 디코더의 자세한 순서별 설명 📚 안녕하세요! 오늘은 AI와 딥러닝의 중요한 논문인 "Attention Is All You Need"에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. 이 논문은 2017년에 Google Brain 팀이 발표한 것으로, 딥러닝에서 사용하는 모델인 Transformer를 소개합니다. 🤖📚   1. 문제점 해결 💡이전에는 기계 번역이나 텍스트 생성과 같은 작업에 주로 **순환 신경망(RNN)**이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 사용되었습니다. 하지만 이런 모델들은 다음과 같은 문제점이 있었습니다:연산 속도 느림: RNN과 LSTM은 순차적으로 데이터를 처리하기 때문에 병렬 처리가 어렵습니다.긴 문장 처리 어려움: 긴 문장에서 멀리 떨어진 단어들 간의 관계를 이해하는 데 어려움을 겪습니다.2... 2024. 5. 29.
[Deep Learning] 단어 임베딩 Word Embeddings: 자연어 처리의 핵심 기술과 예제 현대 자연어 처리(NLP) 기술에서 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하는 것은 매우 중요합니다. 단어 표현(Word Representation)과 단어 임베딩(Word Embeddings)은 이러한 문제를 해결하는 핵심 기술입니다. 이 글에서는 단어 표현과 단어 임베딩의 개념, 그 필요성, 그리고 다양한 방법론에 대해 쉽게 설명하고, 예제와 코딩 예제를 포함하여 소개하겠습니다.  단어 표현(Word Representation)단어 표현은 단어를 숫자나 벡터와 같은 기계가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 초기에는 단순한 단어 빈도(count-based) 방법이 사용되었으나, 이는 단어 간의 문맥적 의미를 잘 반영하지 못했습니다. 😔예제 📚단어 빈도: "apple"이 3번 등장, .. 2024. 5. 28.
[Deep Learning] 트리거 워드 감지 알고리즘: 시리, 알렉사와 같은 가상 비서의 핵심 기술 트리거 워드 감지 알고리즘은 텍스트 데이터에서 특정 단어나 구를 찾아내는 기술입니다. 이 알고리즘은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 고객 서비스에서 중요한 키워드를 감지하여 빠르게 대응하거나, 소셜 미디어에서 부정적인 댓글을 자동으로 필터링하는 데 활용됩니다. 이 글에서는 트리거 워드 감지 알고리즘의 원리와 이를 구현하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다.  Trigger Word Algorithm?트리거 워드 감지 알고리즘의 기본 원리 트리거 워드 감지 알고리즘은 특정 단어 또는 구를 텍스트에서 검색하고 식별하는 과정을 포함합니다. 이는 주로 문자열 검색 알고리즘을 사용하여 구현되며, 정규 표현식이나 패턴 매칭 기술이 자주 사용됩니다.트리거 워드 리스트 구성 먼저 감지하고자 하는 트리거 워드 .. 2024. 5. 27.
[cuDF] 🚀 Google Colab에서 RAPIDS cuDF 사용하기: 데이터 사이언스 초고속화 🧑‍💻💥 안녕하세요 👋 혹시 pandas 작업이 끝나기만을 기다리느라 지치셨나요? ⌛ 데이터 처리가 번개처럼 빠르면 좋겠다고 생각한 적 있나요? ⚡ 그렇다면, 운이 좋으시네요! 오늘은 Google Colab에서 RAPIDS cuDF를 사용하는 방법을 소개해드리겠습니다. 🚀✨ 이 기술을 사용하면 데이터 처리를 초고속으로 할 수 있어요!  RAPIDS cuDF란? 🤔RAPIDS cuDF는 GPU 가속화된 데이터프레임 라이브러리로, pandas API를 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 📊 Python에서 cuDF 인터페이스는 libcudf 기반으로 구축되어 있어 데이터 작업을 획기적으로 빠르게 수행할 수 있습니다. 🚀 예를 들어, 간단한 조인 작업은 pandas에서 761ms가 걸리지만 .. 2024. 5. 25.
[Machine Learning] N-gram이란 무엇인가? 텍스트 분석의 핵심 이해하기 언어는 인간 커뮤니케이션의 기본 요소입니다. 디지털 시대에 접어들며, 우리는 매일 방대한 양의 텍스트 데이터와 상호작용하게 되었고, 이로 인해 텍스트 분석의 중요성이 급격히 증가했습니다. 그 중심에는 'N-gram'이라는 개념이 자리잡고 있습니다. 📖🔍 이 블로그 포스팅에서는 N-gram의 개념을 소개하고, 그것이 언어 처리와 텍스트 분석에 어떻게 활용되는지 탐구해보겠습니다. N-gram N-gram은 텍스트나 연설에서 N개의 연속적인 항목(문자, 음절, 단어 등)의 시퀀스를 말합니다. 'N'은 숫자를 나타내며, 이는 시퀀스에 포함된 항목의 수를 의미합니다. 예를 들어, "I love language processing" 이라는 문장에서 2-gram(또는 bigram)은 "I love", "love la.. 2024. 3. 13.
[코딩 알고리즘] BM25: 정보 검색의 핵심 알고리즘을 탐색하다 🚀 검색 엔진의 세계에서 가장 중요한 질문 중 하나는 "어떻게 가장 관련성 높은 문서를 빠르고 정확하게 찾을 수 있을까?"입니다. 이 질문에 답하기 위해 여러 순위 결정 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 BM25는 정보 검색 분야에서 널리 사용되고 인정받는 알고리즘 중 하나입니다. BM25란 무엇인가? 🤔 BM25는 사용자 쿼리와 문서 간의 관련성을 평가하기 위해 개발된 알고리즘입니다. Okapi BM25로도 알려져 있으며, 이는 쿼리에 포함된 각 단어의 문서 내 빈도(TF), 역문서 빈도(IDF), 문서의 길이를 고려하여 점수를 계산합니다. BM25의 작동 원리 BM25의 핵심은 다음 세 가지 요소에 기반합니다: TF (Term Frequency): 문서 내 특정 단어의 빈도. 단어가 문서 내에서 더 자주 .. 2024. 3. 9.
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