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RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 언어 모델이 외부 지식을 검색해 응답을 생성하는 구조입니다. 이 글에서는 페이스북 AI 논문을 바탕으로, LLM의 한계를 넘는 새로운 AI 접근법을 설명합니다.🔍 Retrieval-Augmented Generation(RAG)이란? 지식 집약형 NLP의 새로운 접근법1. 서론 | 지식을 외우는 AI에서, 찾아보는 AI로요즘 ChatGPT 같은 대형 언어 모델(LLM)은 마치 모든 지식을 다 알고 있는 것처럼 보입니다. 하지만 사실 이 모델들은 훈련 데이터에 기반한 "암기형 지식"을 사용합니다.그러다 보니 새로운 정보를 반영하기 어렵고, 때로는 사실과 다른 내용을 "그럴듯하게" 만들어내는 현상(이른바 hallucination)이 나타납니다..

요즘 AI 분야는 너무 빠르게 발전해서 새로운 용어들이 쏟아져 나오고 있어요. 그래서 대화에 끼지 못하는 분들을 위해 최신 AI 용어들을 쉽게 설명해 드릴게요! 짧고 간결하게 핵심만 정리했으니, 이제 친구들과의 대화에서 뒤처지지 않을 거예요. 😎LLM (Large Language Model)한마디로: "엄청나게 많은 텍스트를 학습한 AI" LLM은 인터넷에 있는 수많은 책, 기사, 웹사이트 등의 텍스트를 학습해 인간처럼 글을 쓰고 대화하는 AI에요. 마치 인터넷의 모든 텍스트를 읽은 후 문장 패턴을 학습한 초능력자라고 생각하면 돼요. 🔑 핵심 포인트:방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련됨문맥을 이해하고 자연스러운 텍스트 생성 가능ChatGPT, Claude, Gemini 등이 모두 LLM 기반 서비스GP..

들어가며2024년 인공지능 시장은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 폭발적 성장으로 급변하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 최근 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 LLM의 성능을 한 단계 더 발전시키는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 과연 RAG 기술은 무엇이며, 어떻게 LLM의 잠재력을 극대화할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다. 🧠 RAG란 무엇인가? - 검색과 생성의 완벽한 결합RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이름에서 알 수 있듯이 '검색(Retrieval)'과 '생성(Generation)'이라는 두 가지 핵심 과정을 결합한 기술입니다. 이 기술은 LLM의 기존 한계를 극복하고 더 정확하고 신뢰할 수 있는 ..

인공지능(AI)의 발전은 우리의 일상과 업무 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 은 챗봇, 번역기, 콘텐츠 생성 AI 등 다양한 서비스에서 활용되며 주목받고 있습니다.이번 글에서는 LLM의 개념, 작동 원리, 대표적인 모델들, 활용 사례, 한계점, 그리고 미래 전망까지 깊이 있게 분석해 보겠습니다.📌 목차대규모 언어 모델(LLM)이란?LLM의 작동 원리대표적인 LLM 모델 비교 (GPT, DeepSeek, Llama 등)LLM의 주요 활용 사례LLM의 한계와 해결 방안미래 전망 및 결론🧠 대규모 언어 모델(LLM)이란?대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 은 방대한 양의 데이터와 딥러닝 기술을 활..