트랜스포머2 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 설명 Retrieval-Augmented Generation(RAG): 아키텍처, 변형, 실전 적용 전략Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 지식 검색 시스템을 결합한 하이브리드 접근 방식입니다. 기존의 LLM이 내부 파라미터에 내재된 지식에 의존하는 반면, RAG는 외부 소스를 동적으로 참조하여 보다 정확하고 사실 기반의 응답을 생성할 수 있게 합니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 역할을 수행하는 기술이 벡터 데이터베이스 기반의 문서 검색입니다.가장 간단한 형태의 RAG는 생성형 AI를 사용하는 사용자가 특정한 도메인 지식을 참고하기 위해 URL 정보나 PDF 파일과 같은 외부 자료를 직접 프롬프트에 첨부하여 질문하는 방식이라고 볼 수 있습니다. .. 2025. 5. 8. 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드 | Transformer Architecture Guide 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드트랜스포머란 무엇인가?트랜스포머(Transformer)는 2017년 Vaswani 외 연구진이 "Attention is All You Need" 논문에서 소개한 신경망 아키텍처로, RNN이나 LSTM 같은 순차적 모델을 대체하면서 자연어처리 분야에서 혁신을 일으켰습니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention)을 통해 문장의 전 범위를 병렬적으로 처리하며, 긴 입력 문장을 이해하고 학습하기 어려웠던 문제를 효과적으로 해결합니다. 또한 이전 알고리즘들이 병렬 처리가 힘들었던 부분도 함께 해결합니다.1. 트랜스포머 구성 요소와 RNN/LSTM의 한계 극복트랜스포머는 인코더와 디코더로 이루어진 구조로, 각 블록은 다음의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:셀프 어텐션.. 2025. 5. 8. 이전 1 다음
