대규모 언어 모델을 활용한 복합 AI 시스템 구축

Conceptos Básicos

대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 복합 AI 시스템을 구축하고 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이를 통해 LLM의 한계를 극복하고 기업 환경에 적합한 AI 솔루션을 제공할 수 있다.

Resumen

이 글은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 이를 극복하기 위한 복합 AI 시스템 구축 방법에 대해 설명한다.

LLM은 일반적인 정보 수집이나 코딩 작업에는 유용하지만, 기업 환경에서는 응답이 너무 일반적이고 기계적이라는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기법을 활용하여 LLM을 특정 시나리오에 맞춤화할 수 있다. 이를 통해 고객 지원 챗봇과 같은 유용한 AI 솔루션을 제공할 수 있다.

그러나 이러한 RAG 시스템을 구축하는 것은 쉽지 않다. 관련성 없는 문서를 반환하거나 잘못된 정보를 제공하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 복합 AI 시스템 접근법이 제안된다.

복합 AI 시스템에는 다음과 같은 혁신적인 기술이 포함된다:

• DSPy: LLM 프롬프트를 최적화하여 태스크 성능을 향상시킬 수 있는 기술
• Self-RAG: LLM이 자체적으로 문서의 관련성, 지원 여부, 유용성 등을 판단할 수 있는 기술
• HyDE: 질문에 대한 이상적인 문서를 생성하여 관련 문서 검색을 돕는 기술
• Re-ranking: 다수의 문서를 검색한 후 작은 모델로 상위 문서를 선별하는 기술
• FLARE: 실시간 인터넷 검색을 통해 최신 정보를 LLM 응답에 통합하는 기술

또한 LLM 에이전트와 다양한 구성 요소를 연결하는 방식을 최적화하여 복잡한 질문에 대한 답변을 생성할 수 있다.

이처럼 복합 AI 시스템을 구축하고 최적화하는 것은 매우 복잡한 과정이다. 이를 체계적으로 관리하기 위해 "AIsearchCV"와 같은 접근법을 제안할 수 있다.

Estadísticas

LLM 응답이 너무 일반적이고 기계적이라는 문제가 있다.
RAG 시스템에서 관련성 없는 문서를 반환하거나 잘못된 정보를 제공하는 문제가 발생할 수 있다.
DSPy를 통해 LLM 프롬프트를 최적화하여 태스크 성능을 향상시킬 수 있다.
Self-RAG, HyDE, Re-ranking, FLARE 등의 기술을 활용하여 RAG 시스템을 최적화할 수 있다.
LLM 에이전트와 다양한 구성 요소를 연결하는 방식을 최적화하여 복잡한 질문에 대한 답변을 생성할 수 있다.

Citas

"LLM 응답이 너무 기계적이고 진짜 같지 않다는 불만이 있다."
"Air Canada 챗봇이 잘못된 환불 정보를 제공하여 책임을 지게 되었다."
"LLM 프롬프트를 최적화하여 태스크 성능을 향상시킬 수 있다."
"실시간 인터넷 검색을 통해 최신 정보를 LLM 응답에 통합할 수 있다."

Ideas clave extraídas de

Training Compound AI Systems

by Skanda Vivek a las medium.com 04-21-2024

https://medium.com/emalpha/training-compound-ai-systems-261b7f26bfa3

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복합 AI 시스템을 구축할 때 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇이 있을까?

AI 기술의 발전으로 인해 복합 AI 시스템을 구축할 때 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 정보 보호 문제가 있을 수 있습니다. 개인 데이터를 활용하여 AI 시스템을 훈련시키는 과정에서 사용자의 동의 없이 민감한 정보가 노출될 수 있습니다. 또한, AI 시스템이 특정 그룹이나 개인을 차별하거나 편견을 갖는 결과를 내놓을 수도 있습니다. 이러한 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 데이터의 투명성과 공정성을 보장하고, 다양한 이해관계자들과의 소통을 통해 윤리적 가이드라인을 수립해야 합니다.

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복합 AI 시스템의 최적화 과정을 자동화할 수 있는 방법은 무엇이 있을까?

복합 AI 시스템의 최적화 과정을 자동화하기 위한 방법으로는 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택을 자동화하는 기술이 있습니다. 예를 들어, 그리드 서치와 같은 하이퍼파라미터 최적화 알고리즘을 활용하여 최적의 모델 구성을 찾을 수 있습니다. 또한, AIsearchCV와 같은 자동화된 최적화 도구를 활용하여 다양한 매개변수를 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 복합 AI 시스템의 최적화 과정을 자동화하고 효율적으로 관리할 수 있습니다.