메모리허브

🚀 임베딩 솔루션 3파전: 진짜 승자는? ╭─────────────────────────────────────────╮ │ 💰 OpenAI: $0.0001/1K (클라우드만) │ │ 🔧 TEI: 무료! (로컬) + 고성능 │ │ 🏠 Ollama: 무료! (로컬) + 간단함 │ │ │ │ 🏆 결과: 로컬에선 둘 다 무료, 차이는? │ ╰─────────────────────────────────────────╯ RAG 시스템 구축하면서 임베딩 서비스 고민해본 적 있나요? 직접 3개 다 써보고 파헤쳐봤습니다. ⚡ TL;DRTEI와 Ollama 모두 로컬에서 무..

🚀 vLLM 서빙 엔진 ┌─────────────────┐ │ PagedAttention │ │ ┌─────────────┐ │ │ │ GPU 메모리 │ │ │ │ 최적화 │ │ │ │ 24배 향상 │ │ │ └─────────────┘ │ └─────────────────┘ 💨 빠른 추론 ChatGPT를 사용할 때 "왜 이렇게 빠르지?"라고 생각해본 적 있나요? 거대한 언어 모델이 실시간으로 대답하는 건 사실 엄청난 기술적 도전입니다. 기존 방식으로는 GPU 메모리가 금세 바닥나고, 여러 사용자 요청을 처리하기엔 턱없이 부족했거든요.그런데 UC Berkeley 연구팀이 만든 vLLM이 이 모든 걸 ..

이 글은 구글 브레인 팀이 발표한 2017년 논문 "Attention Is All You Need"[1]를 이해할 수 있도록 쉽게 설명한 것이다. 이 논문에서는 번역 등 길이가 다른 두 개의 문장을 처리하는 시퀀스 변환 문제를 푸는 새로운 방법을 제안한다. 기존에는 문장의 단어들을 순서대로 처리하는 순환 신경망(RNN) 이 주로 사용되었지만, 논문 저자들은 어텐션(attention) 메커니즘을 이용해 전혀 다른 구조를 설계하였다. 이 구조를 트랜스포머(Transformer) 라고 부른다.1. 시퀀스 변환과 기존 방법· 시퀀스 변환은 영어 문장을 독일어로 바꾸는 번역과 같이 입력 문자의 순서와 길이가 다른 출력을 만들어내는 문제이다. 이를 위해 신경망은 입력을 압축하는 인코더(encoder) 와..

안녕하세요! 오늘은 머신러닝에서 점점 중요해지고 있는 "Top-K"라는 개념에 대해 알아보겠습니다. 😊 머신러닝을 공부하다 보면 모델이 예측한 결과 중에서 '가장 좋은 것만' 선택하는 것이 항상 최선일까요? 실제로는 그렇지 않습니다!등장 배경과거에는 머신러닝 모델이 예측을 할 때 가장 확률이 높은 하나의 답만 선택하는 것이 일반적이었습니다. 예를 들어, 이미지 분류에서 "고양이"가 90% 확률이라면 무조건 "고양이"라고 답했죠. 하지만 이런 방식에는 몇 가지 문제가 있었습니다: 기존 방식의 문제점들:다양성 부족: 항상 가장 높은 확률의 답만 선택하다 보니 결과가 너무 뻔하고 반복적이었습니다창의성 제한: 텍스트 생성 같은 창작 작업에서 매번 똑같은 패턴의 글만 나왔습니다맥락 무시: 상황에 따라서는 두 번..

안녕하세요! 혹시 넷플릭스에서 "이런 영화도 좋아하실 것 같아요"라는 추천을 받아보신 적 있나요? 아니면 스팸 메일이 자동으로 분류되는 걸 보고 신기했던 적은요? 이런 일상적인 편의 뒤에는 바로 '머신러닝(Machine Learning)'이라는 기술이 숨어있답니다! 🎬📧등장 배경과거에는 컴퓨터가 무언가를 하려면 인간이 모든 규칙을 일일이 프로그래밍해야 했어요.예를 들어, 고양이 사진을 인식하려면:전통적 방법 (1950-1980년대): "귀가 뾰족하고, 수염이 있고, 눈이 동그랗고..." 같은 규칙을 모두 코딩문제점: 고양이가 옆으로 누워있거나 일부만 보이면? 실패! 😿하지만 1990년대부터 발전한 머신러닝은 완전히 다른 접근을 했습니다:머신러닝 방법: 수많은 고양이 사진을 보여주고 컴퓨터가 스스로 ..

정책 초기화란? 🤔정책 초기화는 AI 모델이 효과적으로 문제를 해결할 수 있도록 기본적인 능력을 갖추는 과정입니다. 마치 아이가 학교에 가기 전 기본적인 지식을 쌓는 것과 같죠!정책 초기화의 3가지 핵심 단계 🚀1. 사전 훈련 (Pre-training)사전 훈련 과정├── 웹 데이터 학습│ ├── 대규모 텍스트 데이터 수집│ └── 자기 지도 학습 수행├── 기본 언어 이해력 개발│ ├── 문맥 파악 능력│ └── 패턴 인식 능력└── 기초 지식 습득 ├── 일반 상식 ├── 도메인 지식 └── 언어 패턴2. 지침 미세 조정 (Instruction Fine-tuning)미세 조정 과정├── 인간 지침 학습│ ├── 명령어 이해│ └── 의도 파악├── 응답 생성 ..

안녕하세요! 오늘은 딥러닝 프레임워크의 강자, PyTorch에 대해 알아보겠습니다.PyTorch가 뭔가요? 🤔쉽게 설명하자면, PyTorch는 레고 블록 같은 존재입니다:Facebook(현 Meta)이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크Python을 기반으로 한 직관적인 인터페이스 제공동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graphs)를 지원하는 특별한 도구PyTorch의 핵심 개념 💡1. Tensor (텐서)# 텐서 생성 예시import torchx = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])y = torch.zeros(2, 2)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다:마치 NumPy의 배열과 비슷하지만, GPU 연산이 가능자동 미분(Autograd) 기능 내장..

안녕하세요! 오늘은 자연어 처리의 강력한 도구인 BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)에 대해 알아보겠습니다.BART가 뭔가요? 🤔BART는 마치 퍼즐을 맞추는 전문가와 같습니다!Facebook AI가 개발한 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델손상된 텍스트를 원래 형태로 복원하는 것이 주요 목적GPT(디코더)와 BERT(인코더)의 장점을 결합한 하이브리드 모델BART의 구조 🏗️1. 인코더 (Encoder)손상된 텍스트 → 인코더 → 문맥 이해양방향(Bidirectional) 접근으로 전체 문맥 파악BERT와 유사한 구조 사용2. 디코더 (Decoder)문맥 이해 → 디코더 → 원본 텍스트 복원자기회귀(Auto-Regressive) 방식으로 ..

안녕하세요! 오늘은 AI의 핵심 학습 방법 중 하나인 강화학습에 대해 알아볼게요.강화학습이란? 🤔강화학습은 마치 아이가 새로운 것을 배우는 것과 비슷합니다!시행착오를 통해 학습하는 방법좋은 행동은 보상을 받고나쁜 행동은 패널티를 받으면서최적의 행동 방식을 찾아가는 학습 방법핵심 구성 요소 🎯1. Agent (에이전트)학습하고 행동하는 주체예: 게임을 플레이하는 AI 플레이어2. Environment (환경)에이전트가 상호작용하는 공간예: 게임 월드, 물리 시뮬레이션 공간3. State (상태)현재 상황을 나타내는 정보예: 게임에서 캐릭터의 위치, 체력 등4. Action (행동)에이전트가 취할 수 있는 모든 행동예: 좌/우 이동, 점프, 공격 등5. Reward (보상)행동의 결과로 받는 피드백예: ..

여러분은 딥러닝이라는 단어를 자주 들어보셨을 겁니다. 인공지능의 핵심 기술로 불리며 우리 일상 곳곳에 스며들고 있죠. 하지만 정확히 어떤 원리로 작동하는지, 왜 이렇게 강력한 성능을 보이는지 궁금하지 않으셨나요?딥러닝을 일상의 비유로 설명하자면, 어린아이가 세상을 배우는 과정과 유사합니다.아이가 '강아지'를 처음 배울 때, 다양한 강아지 모습을 보고 점차 '강아지'의 개념을 형성하듯, 딥러닝도 수많은 데이터를 통해 패턴을 학습합니다.처음에는 간단한 특징(귀 모양, 꼬리)을 인식하고, 점차 더 복잡한 개념(견종 구분)을 배우는 것처럼, 딥러닝은 계층적으로 특징을 학습합니다.왜 필요한가?딥러닝이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:복잡한 패턴 인식의 한계: 기존 머신러닝 기술로는 복잡한 이미지나 자연어 같은 ..