안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. LLM과 chatGPT의 시대가 열린지 벌써 1년이 지났습니다. 오늘은 인공지능 기술의 최전선에 서 있는 두 혁신적인 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Few-Shot Learning에 대해 이야기해보려 합니다. 이 두 기술은 어떻게 인공지능을 더욱 스마트하고 효율적으로 만들 수 있는지, 그리고 우리의 일상과 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴볼 거예요. 지금부터 RAG와 Few-Shot Learning이 만들어낸 멋진 시너지의 세계를 탐색해 보시죠. 관련 인기 기사 List LLM, NLP, RAG 한방 이해데이터 사이언티스트 이해/전망Fine-Tuning(파인튜닝) 이해 대규모 언어 모델(Large Language Mode..
RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI의 혁신적인 기술안녕하세요, 테크씬입니다. 저도 여러분과 마찬가지로 인공지능에 심취한 사람으로서, 최근에 RAG의 놀라운 성능에 감탄하고 있습니다. 오늘은 함께 자연어 처리(NLP) 분야에서 새로운 지평을 열고 있는 RAG에 대해 알아보는 시간을 가져보겠습니다. 인공지능 어렵게 생각하실 필요 없습니다. RAG의 핵심: 외부 데이터 활용을 통한 정보 검색과 텍스트 생성RAG의 가장 큰 특징은 외부 데이터 소스를 활용하여 정보를 검색하고, 이를 기반으로 텍스트를 생성한다는 점입니다. 이는 인공지능 모델이 사용자의 질문에 보다 정확하고 풍부한 답변을 제공할 수 있게 해줍니다. 데이터 검색과 텍스트 생성의 완벽한 조화인공지능 분야에서 RAG는..