LLM 바카라보라 쉽게 접근하기: 스케일 업
LLM바카라보라 구축 관심 가지신 여러분 안녕하세요, 사이냅소프트입니다 🥰
생성형AI (LLM)서비스를 사내에 구축하려고 하다 보면 한단계씩 해결해야 할 과제가 있습니다.
이번 시간에는 가상의 바카라보라 구축 과정을 가볍게 따라가면서, 어떤 기술과 자원이 문제 해결에 필요한지 맥락을 알아봅니다.
LLM바카라보라, 더 키우려면?
작은 바카라보라가 성공적으로 진행되었다면, 더 큰 스케일로 비슷한 일을 구현하는 건 동일한 문제가 될까요? 기본 틀은 같은데, 추가적인 과제들이 생깁니다.
아! 스케일을 더 키우고, 랭체인을 활용해서 실제로GPT를 이용한 좋은 서비스가 하나 있습니다.
사이냅소프트에서 만들었고, GPT스토어에서 무료로 이용가능합니다. 😎 관련된 게시글은부동산 감정평가 AI사례 뜯어보기 1를 참고하시면 좋겠습니다.
해당 부동산 감정평가 AI가 첫 예시보다 더 큰 스케일의 바카라보라라면, 더, 더 큰 바카라보라는 어떨까요?
부동산 감정평가AI서비스를 보면서 알 수 있는 스케일업에서 생기는 추가 과제는 보통 다음과 같습니다.
더 많은 자료와 더 정확한 답변의 필요, 더 많은 질문에 대한 더 많은 비용, 더 빠른 답변
- 더 많은 자료와 더 정확한 답변의 필요(대량의 데이터 처리와 질 좋은 데이터 구축): 큰 규모의 바카라보라는 더 많은 데이터를 필요로 합니다. 작은 규모에서는pdf로 된 매뉴얼 몇 장으로 충분했던 데이터가 기업 공시 자료 사이에서 원하는 자료 찾기, 법률 판례 찾기가 된다면 수만장에서 수백만장의 문서를 기반으로 하는 바카라보라가 됩니다.
어 근데, 검색이 안되는 스캔 바카라보라인데 어떻게 할까요? 더불어 LLM은 학습 데이터에 의존하므로 데이터 품질과 정제 과정도 신중히 고려되어야 합니다. 아르바이트 업무 매뉴얼은 세 장이었고 중복되는 내용이나 모순되는 내용이 있는지 금방 확인할 수 있습니다. 하지만 공장에서 부품 설계바카라보라에 대한 수백 쪽의 보고서라면? 기업의 통계 보고서와, 매년 갱신되는 법률 개정안에 대한 바카라보라라면? 검토하지 않으면 부정확한 답변으로 기껏 구축한 AI 서비스의 품질이 저하될 수 있습니다.
- 더 많은 질문에 대한 더 많은 비용(대량의 트래픽 처리): 큰 규모의 바카라보라는 더 많은 컴퓨팅 자원과 저장 공간을 필요로 합니다. 오픈소스나 자체구축을 한다면LLM은 모델 크기가 크기 때문에 메모리와GPU자원을 효율적으로 관리해야 합니다. 클라우드 서비스를 활용하거나 자체 서버를 확장해야 할 수 있습니다. API를 쓴다면B2C서비스일 경우 수익구조보다 훨씬 큰 비용을 감당해야 할 수도 있습니다.
- 더 빠른 답변: 사용자가 기다리는 동안LLM이 적절한 답변을 생성하는 데 시간이 오래 걸리면 사용성이 저하될 수 있습니다.
해결하기 위해서 보통 이런 기술이나 자원이 필요합니다.
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더 많은 자료, 더 정확한 답변: |
더 많은 질문, 더 많은 비용 |
더 빠른 답변 |
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RAG기술, 체계적인 데이터 관리: 바카라보라 구조화 등 |
가벼운 모델에 대한 수요sLLM, 메모리와GPU TPU를 효율적으로 쓰는 것에 대한 프레임워크와 언어: JAX/FLAX등 |
모델 경량화 방법론: 가지치기(Pruning),양자화(Quantization),모델 컴프레션(Compression)등 |
일전에 모델 경량화는 속도만 아니라 가격과 연결 지어서도 설명 드린 적이 있습니다. (바카라보라 기술, ‘비개발자’가)
모두 다룰 수 없으니이번에는 체계적인 데이터 관리 관련해서 이야기해보겠습니다.
아까 말했듯이 기존의 데이터가 스캔부터 시작해서 일반바카라보라일 때가 많아서도 문제고. 그 다음에 정보가 중복되어서 답변이 이상해질 때도 있고, 데이터가 너무 많으니 그 사이에서 찾는 것도 문제가 됩니다. 그래서 큰 바카라보라에서는 양질의 데이터 구축이 선행되어야 합니다.
디지털 바카라보라로 된 데이터 구축하기
1단계, 디지털 바카라보라 관리 및 선별:
다양한 형식의 디지털 바카라보라(PDF, HWP, MS오피스 등)를 체계적으로 관리하고, 중복되거나 불필요한 정보를 제거하여 양질의 데이터를 선별합니다. 스캔한 이미지나PDF라면AI-OCR도 필요합니다. (/ocr/)
2단계 바카라보라 구조화:
선별된 바카라보라를AI가 학습하기 쉽게 청크 단위로 구분해야 합니다.
분할된 각각의 청크가 적당한 의미를 담고 있어야 벡터DB에 임베딩 했을 때 검색 결과의 정확성과 관련도가 크게 향상될 수 있습니다. 간단하게 예시를 들어보겠습니다. 만약의 한 표의 내용을 엉망으로 읽어냈다면 데이터가 어떻게 될까요?
- 데이터가 누락됐을 때
바카라보라 파일에서 text를 제대로 읽어내지 못한다면 청크를 할 수 없는 단위의 글자가 나오기도 합니다. 특수문자를 인식은 했는데, 무슨 문자인지 모르는 오류 등. 극단적인 예이지만, 바카라보라가 스캔으로 되어있을 때 곡면 왜곡 보정이나 회전 보정을 하는 기능이 없는 OCR로 바카라보라를 읽어내면 이렇게 나올 수있습니다. - 데이터의 읽기 순서를 잘못 파악했을 때
‘태깅작업 등 메모리와 GPU TPU를 효율적 (Quantization), 모델 컴프레션’ 을 한 줄로 읽으면서 문장의 의미가 파괴되었습니다. 표라는 구조나 문단의 구조는 바카라보라 정보에서 텍스트 다음으로 중요한 정보인데요. 이렇게 된 문장 상태로 RAG를 구축했을 때는 LLM도 정확한 답변을 낼 수 없어집니다.
오류가 많으면 청크를 제대로 할 수 없다는 걸 아시겠죠.
pdf가 수십장일 때는 조금 어려운 표 속 데이터 여도 실수를 직접 수정하면 됩니다. 하지만 수천장에서 수만장의 바카라보라는 이런 일을 할 때 사람이 바카라보라 한 장씩 신경 쓸 수 없습니다.
바카라보라 스케일업을 할 때 청크 과제를 해결하기 위해 어떤 문서의 표가 표라는 것을 정확히 알고, 이게 제목이고 그 아래 있는 게 문장이고, 이 페이지는 두 문단이라는 걸 미리 알고 있으면 어떨까요? 제목, 문단, 표, 이미지 등의 의미 있는 데이터를 구조화된 형태로 변환해서Markdown, XML처럼 임베딩에 쓸 수 있는 포맷으로 제공하는 기술이 그래서 필요합니다.
사이냅 도큐애널라이저가 그 일을 합니다 😊
사이냅 도큐애널라이저
사이냅 도큐애널라이저는 다양한 바카라보라의 표, 이미지 등시각적 정보와 복잡한 바카라보라 구조 정보를 분석하여Markdown및XML, JSON형태의데이터로 변환해주는 디지털 자산화 솔루션으로RAG기술과 함께LLM에 필수적으로 요구되는 솔루션입니다.
제목, 문단, 표, 이미지는 의미적 관계를 가지고 있습니다. 제목은 그 아래 모든 문장, 이미지 내용을 대표하는 상위의 개념입니다. 각각의 표와 차트, 이미지도 표제목, 차트제목, 이미지 제목과 관계가 있습니다.
도큐애널라이저는 그런 내용을‘제대로’추출해서LLM에 활용할 수 있는 데이터 포맷(XML, Markdown)으로 변환해주는 역할을 합니다.
제대로 추출을 못 하면요?
차트 전체를 생략하거나 이미지를 제대로 추출하지 않는 경우도 있는데, 그러면 이미지나 차트가 많은 바카라보라는 구멍이 뚫린 상태의 바카라보라가 됩니다. 활용도가 현저히 낮아지죠.
아까의 잘못된 청킹 사례 가 될 뻔했던 것도, 다단, 표 인식 주변 개체를 고려한 읽기 순서를 반영하는 기술로 해결할 수 있습니다.
사이냅 도큐애널라이저의 기능은 문서가 많은 큰 바카라보라를 할 때 반드시 필요한 솔루션입니다.
제품에 관한 상세내용은 사이냅 도큐애널라이저 페이지
(정확하고 빠른 바카라 체험머니 )에서 확인하실 수 있습니다.
+ 얼마나 많은 데이터가 사이냅 도큐애널라이저를 필요로 할까
IDC(인터내셔널 데이터 코퍼레이션)이라는 미국의IT및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 시장조사 및 컨설팅 기관이 있습니다. 여기에서 발간한 보고서는2025년까지 전 세계 데이터의 용량이 175제타바이트를 넘을 것으로 전망합니다. 테라바이트, 페타바이트, 엑사바이트 다음이 제타바이트네요. 그리고 추산하기를 전체 기업 데이터의80%이상이 ‘비정형’ 형식으로 구성되어 있다고 합니다. 정확하지는 않지만 추산에 추산을 거듭할 수는 있을 것 같습니다.
이 비정형 데이터 중 많은 수가ppt나pdf, word, png처럼 우리가 업무 할 때 쓰는 일반 바카라보라라고 부르는 것들일 겁니다.
여기에는 태그나 메타데이터가 없어서 데이터의 의미나 계층을 컴퓨터 바카라보라그램이 구분하고 일하기가 어렵죠. 실제로 사람이 바카라보라를 열어서 읽으면 그 계층 구조를 이해할 수 있다고 해도요.
이 중RAG구축할 때 등 우리에게 필요한 바카라보라를XML, HTML, JSON처럼 반정형 데이터(데이터의 구조 정보를 데이터와 함께 제공하는 파일 형식의 데이터)로 만드는데 사이냅 도큐애널라이저가 쓰일 수 있습니다.
디지털 바카라보라로 된 데이터 구축하기
이 이야기는LLM바카라보라의 스케일업을 하려다 보니, 큰 바카라보라에서 양질의 데이터 구축이 선행되어야 하기 때문에 많은 양의 문서 데이터를 구조화해서 청크 하던 중이었습니다.
마저 이야기하자면
3단계, 데이터 보안 및 개인정보 보호:민감한 정보가 포함된 바카라보라 데이터를 익명화하고 접근 권한을 관리하여 보안을 강화하는 단계가 필요합니다. 어떤 데이터는 사람마다 접근권한이 다를 수 있고, 자동으로 업데이트 되는 데이터 중에는 민감한 개인정보가 있을 수도 있습니다.
디지털 바카라보라 자산화와LLM학습데이터 구축:
빠르게 발전하는sLLM에 대응하기 위해 디지털 바카라보라를 자산화 시켜두면, 새로운 모델이 나와도 빠르게 적용할 수 있습니다.
정리
오늘은 스노우 볼처럼 작은LLM바카라보라를 만들 때 신경 쓰게 되는 부분에서부터, 눈덩이를 굴려 바카라보라를 스케일업 할 때의 과제를 알아보았습니다. 그리고 그에 필요한 기술 중 한 부분을 좀 더 자세히, 그러나 가벼운 수준에서 맥락 위주로 알아보았습니다.
작은 바카라보라를 할 때는 서비스의 기본적인 요소와 그 관계에 대해서 이해하게 된다면, 큰 바카라보라에서는 실제 기업이 마주치는 과제와 그를 해결하기 위한 기술에 대해서 맥락을 짚어가면서 알 수 있어 좋습니다.
다음번에는 또 다른 기술 소개로 돌아오겠습니다. 10월을 기다려 주세요!
더 읽어보기
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Alex는 누구인가요?
사이냅소프트의 마케터Alex는Designthinking FT기업과AI교육 기업에서 일하며 기술 커뮤니케이션을 해왔습니다. Alex는 개발자가 비즈니스에 대해, 비개발자가 개발에 대해 쉽게 이해할 수 있는 컨텐츠를 만들고 상호 커뮤니케이션에서 시너지가 나도록 노력합니다.
지금은TIL(Today I Learned):깃헙 대신 블로그에서 잔디를 심는 🌱🌱🌱 중인데요, 사이냅소프트웨어나 위 내용이 더 궁금하시다면mkt@synapsoft.co.kr로 연락주세요.
