Ssul's Blog

FAISS는 Chroma_db와 함께 로컬에서 사용하기 벡터데이터 저장 및 검색 도구 chroma_db는 지난번에 다뤘기에 오늘은 FAISS를 사용해보고자 한다. FAISS는 메타에서 만든것 벡터데이터를 생성하고, 저장하고, 검색하는 순서를 정리해보면 기존 자료 임베딩 > 벡터db에 저장 > 벡터db에서 가장 유사한것 검색하여 찾기 이런 순서로 진행된다 #1. 텍스트 데이터를 적절한 모델을 사용하여 임베딩(예: 안녕하세요 > [1,8,10,100,.....]) 내가 가지고 있는 자료를 임베딩하는 과정이고, 여러번 하면 임베딩모델 사용료가 나오니, 전략을 잘 구상해서, 한방에 잘 임베딩 하고, 그 임베딩값을 잘 저장해두자. 용량이 많이 않아서, 책 5권을 적절하게 분할해서, openai의 새로나온 임베딩 ..

문장이 입력되면 스팸문자인지, 정상문자인지 확인하는 모델을 만들어보자. 앞전에는 PLM에 LoRA를 붙여서, 파인튜닝 후 스팸문자분류 모델 만들었음 #0. 성능비교 우선 결과부터 이야기해보면, [Gemma-2B+LoRA파인 튜닝으로 만든모델(GPU의 한계로 0.8epoch모델)] - test data에 대한 정확도 68% - 내가 직접 생성한 문자에 대한 구분... 체감상 잘함 [LSTM, CNN으로 만든모델(각각 5epoch)] - test data에 대한 정확도 99% - 내가 직접 생성한 문자에 대한 구분... 체감상 못함. 조금만 치팅을 넣어서 문자를 만들면 바로 스팸으로 분류 (예: 일상 대화문자 맨 앞에 '[Web발신]'을 넣으면 바로 스팸으로 분류.... 특정 부분에 과도하게 집중하고 있는 ..

1. 모델 사이즈 개념 요즘 AI모델이 나오면, 파라미터가 몇억개, 몇백억개, 몇조개라고 모델의 사이즈를 항상 언급된다. 여기서 그러면 파라미터는 무엇일까? 아래 그림을 기준으로 하면, 까만 점은 노드라고 보면 된다. 그리고 선이 파라미터라고 보면된다. 그렇다면 위 신경망의 사이즈는? 9개(3+3+3)+6개(2+2+2) =15개 파라미터가 15개인 신경망인 것이다. 그럼 gpt3은 175B라고 하니, 1750억개의 선이 있는 신경망으로 이해하면 되겠다. 2. AI모델과 필요한 그래픽카드 우선 컴퓨터 용량관련 산수! 1byte=8bit, 1KB=1024byte=1024*1byte 1MB=1024KB=1024*1024*1byte 1GB=1024MB=1024*1024*1024*1byte = 1,073,741,..

RAG의 구동 개념이 궁금하면 우선 아래글 확인하시고, https://issul.tistory.com/441 [ChatGPT] openai 임베딩 사용해서 RAG구현(생코딩,csv파일) 0. RAG란? Retrieval-Augmented Generation의 약자로 한글로 표현하면, 검색증강생성? 뭔가 알듯 모르는 단어 느낌? 간단하게 말하면, ai가 응답을 하기 전에, 질문받은 내용과 유사한 자료(텍스트 또는 문장 issul.tistory.com 이번 글에서는 Langchain과 벡터DB를 활용해서, RAG를 구현하는 실전 진행 #1. 기획(계획) - RAG에 사용할 주요 저서를 pdf파일이 있다 - 해당 pdf 본문을 500개 단위로 끝어서 > openai임베딩을 하여 > 벡터DB에 저장한다. - 사..

0. RAG란? Retrieval-Augmented Generation의 약자로 한글로 표현하면, 검색증강생성? 뭔가 알듯 모르는 단어 느낌? 간단하게 말하면, ai가 응답을 하기 전에, 질문받은 내용과 유사한 자료(텍스트 또는 문장) 찾아서, 찾은 문서와 질문을 함께 AI에게 보내는 것이다. gpt한테 최철수씨 나이를 물으면 다음과 같은 대답을 한다. 하지만, 최철수씨에 대한 정보를 알려주고, 나이를 물으면 잘 알려준다. "최철수는 30살이고, 서울에 살아"가 바로 RAG를 통해서 가져오는 정보이며, 이 정보를 질문과 함께 보내는 것이 RAG의 간단한 맥락으로 이해하면 되겠다. 1. 어떻게 질문과 유사한 정보(자료)를 가져올까?(임베딩) 기존의 gpt는 프롬프트 튜닝만 해서 사용하는 구조이다. 적절한 ..