Julie의 Tech 블로그

* 이 글은 아래 아티클을 한글로 의역한 내용을 담고 있습니다. https://blog.gopenai.com/how-to-speed-up-llms-and-use-100k-context-window-all-tricks-in-one-place-ffd40577b4c The Secret Sauce behind 100K context window in LLMs: all tricks in one place tldr; techniques to speed up training and inference of LLMs to use large context window up to 100K input tokens during training and… blog.gopenai.com 배경 요즈음 등장하는 LLM의 context ..

이번 글은 Azure에서 LLM기반 어플리케이션의 best-practice 아키텍쳐 중에서 QA엔진에서 주로 사용되는 Azure Vector Search 서비스에 대한 설명과 서비스 이용해본 경험을 바탕으로 내린 한계와 후기를 담으려고 한다. https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/solution-ideas/articles/cognitive-search-with-skillsets 참고할만한 자료 Official Docs: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/ Official Code Repo: https://github.com/Azure/cognitive-search-vector-pr/tree/main..

LLM 모델의 성능은 어떻게 평가할 수 있을까? LLM 모델 기반 어플리케이션을 개발하는 사람이라면 누구나 다 prompt engineering과 LLM 모델의 블랙박스에 진절머리가 나있을테다. 나 역시 LLM 프로젝트를 하면서 계속 고민했던 사항이고 아직도 답을 못내렸기 때문에 오늘은 이 글을 통해 evaluation에 대한 이야기를 나누어볼까 한다. 우리는 일반적으로 ML/DL 모델을 개발하면 ‘숫자’로 모델의 성능을 평가하려고 한다. 그 이유인 즉슨 하나의 모델도 실험해볼 것이 너무 많기 때문에 사람이 일일이 결과를 들여다보기 어려울 뿐더러, 대개 정답지가 있는 상황에서 개발되었기 때문에 숫자로 점수를 매길 수 있기 때문이다. 하지만 LLM은 생성형 AI 특성상 아웃풋의 품질에 대해 수치화하기가 참..

Quantization은 LLM이 화제가 되기 전에도 이미 모델의 complexity 나 cost를 줄이고자 하는 노력의 일환으로 연구가 되어왔던 분야이다. 물론 더 가벼운/저렴한 모델을 만들 때 quantization만이 유일한 대응책은 아니다. 모델 아키텍쳐 경량화 등의 방법도 있겠지만 quantization이 그 중에서도 가장 전후차이가 크다고 한다. LLM 모델들의 성능이 상승함에 따라 점차 일반화/서비스화 고민들이 많아지는 가운데, 갖춰지지 않은 대중적인 환경에서도 모델을 활용할 수 있는 방법에 대한 고민이 많아지는 듯 하다. 과거엔 IoT의 성장과 edge computing에 대한 관심도 한 몫했던 것 같다. 그럼 이번 글은 LLM에서 뜨거운 감자가 되고 있는 Quantization에 대해 간..

suite of LLMOps tool built for the development of LLM-powered applications Weight and Biases는 wandb라는 패키지를 제공하고 있다. 본래 이 라이브러리는 MLOps용으로 TensorBoard와 유사하게 metric들이 학습과정에서 어떻게 변화하는지를 표현해주는 대시보드 기능을 제공한다. W&B Prompts는 LLM에서 있었던 input, output 그리고 파라미터 값들, 결과가 성공적이었는지/실패였는지 등을 포함하여 편리하게 트래킹할 수 있도록 대시보드를 제공한다. Trace Timeline: LLM에서의 각 execution 스텝과 상태를 그래프 형태로 표현, 클릭해서 누르고 보면 좀 더 자세하게 parameter값이나 어디..

최근 ChatGPT의 흥행 이후 많은 LLM 기반 패키지들이 생겨나고 있다. 마치 물이 들어오기를 기다리고 있었던 선박들 마냥 기존의 라이브러리를 확장해서 오픈 소스로 공개하기도하고, 기존 서비스에 extension으로 확장해서 사용할 수 있게끔 기능을 제공하는 등 LLM ecosystem이 더 풍부해지고 있다. 그 중에서도 오늘 글은 LangChain이란 LLM으로 E2E Application을 개발할 수 있도록 해주는 프레임워크에 대해 다뤄볼 것이다. 개인적으로 독스나 코드를 보며 여러 방면에서 가려운 곳을 정확히 긁어주고 있어 감동(?)받았었다. LangChain은 여러 모듈로 구성되어있는데, 그 모듈들로 Application을 아래와 같이 확장해나갈 수 있다. LLMs: LM에 input을 넣어 ..