LLM5 Byte Pair Encoding (BPE) 토크나이저 완전 정복 Byte Pair Encoding (BPE)는 자연어 처리에서 널리 사용되는 서브워드 토크나이저 알고리즘으로, 특히 희귀 단어 처리와 어휘 확장성 측면에서 강력한 성능을 보여줍니다. 이 문서에서는 BPE의 작동 원리, 구현 방법, 다른 토크나이저와의 비교, 그리고 실제 LLM 개발에의 적용 방법을 상세히 다룹니다.** You can find the English version of this content at this page (https://markbyun.blogspot.com/2025/05/mastering-byte-pair-encoding-bpe.html) 1. BPE의 개요BPE는 원래 1994년에 데이터 압축을 위해 제안된 알고리즘으로, 가장 자주 나타나는 문자 쌍을 반복적으로 병합하여 데이터.. 2025. 5. 28. 대규모 언어 모델의 KV 캐시: 설계, 최적화 및 추론 가속 대규모 언어 모델의 KV 캐시: 설계, 최적화 및 추론 가속Transformer는 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 구조이지만, 긴 컨텍스트를 처리하는 추론 과정은 많은 계산 (시퀀스 길이의 제곱) 비용이 듭니다. KV 캐시—Key/Value Cache는 자기회귀(autoregressive) 디코딩 과정에서 이전에 계산된 Key, Value의 값을 캐싱하여 재사용함으로써 추론 속도를 선형으로 줄여주는 핵심 최적화 기법 중 하나입니다. 이 글에서는 Efficiently Scaling Transformer Inference 논문을 바탕으로 KV 캐시의 구조, 동작 원리, 구현 방식, 최적화 전략에 대해 심층 분석합니다.** You can find the English verion of this content.. 2025. 5. 26. llama-prompt-ops: Meta의 Llama 모델 최적화 도구 완벽 분석 llama-prompt-ops는 Meta에서 개발한 오픈소스 Python 패키지로, Llama 시리즈 모델(Llama 2, Llama 3 등)에 최적화된 프롬프트를 자동으로 생성, 변환, 개선할 수 있도록 돕는 프롬프트 최적화 도구입니다. 특히 다른 대형 언어 모델(GPT, Claude, Mistral 등)에서 사용된 프롬프트를 Llama 모델에 맞게 자동 마이그레이션하고, 성능 향상에 유리한 형태로 리라이팅할 수 있습니다.** You can find the English verion of this content at this page (https://markbyun.blogspot.com/2025/05/lama-prompt-ops-comprehensive-guide-to.html)1. 주요 기능 요약L.. 2025. 5. 10. 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. LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법 LangChain, FAISS, Gemini 임베딩을 활용한 벡터 DB 저장 및 검색 방법대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때, 벡터 데이터베이스의 효율적인 저장 및 검색은 핵심 요소입니다. 본 가이드에서는 LangChain, FAISS, Google Gemini 임베딩을 활용하여 문서 임베딩을 저장하고 의미적으로 유사한 정보를 검색하는 전문적인 Python 구현 방식을 설명합니다. 이 구현은 의미 기반 검색 및 RAG 파이프라인을 설계하는 고급 머신러닝 및 딥러닝 엔지니어를 위한 것입니다.LLM 응용에서 벡터 데이터베이스의 중요성기존의 키워드 기반 검색 시스템은 문장의 의미를 제대로 이해하지 못하는 한계가 있습니다... 2025. 5. 8. 이전 1 다음
