반응형 ai할루시네이션2 98. RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 00. 서론 1) RAG 기술의 등장 배경과 개념RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능과 자연어 처리 분야에서 중요한 진전을 나타내는 기술입니다. RAG의 핵심 아이디어는 대규모 언어 모델의 텍스트 생성 능력과 정보 검색 기술을 결합하는 것입니다. 이 결합을 통해 모델은 관련 데이터베이스나 문서집합에서 필요한 정보를 검색(retrieval)하고, 이를 바탕으로 텍스트를 생성(generation)하는 형태로 작동합니다. 이 기술은 특히 데이터가 부족한 주제나 분야에 대해 상세하고 정확한 정보를 제공하는 데 강점을 가지고 있습니다. 2) AI와 자연어 처리(NLP) 분야에서 RAG가 주목받는 이유 자연어 처리 분야에서 RAG는 특히 정보가 풍부하고 다양한 맥.. 2024. 5. 1. 95. AI 할루시네이션(AI Hallucination) : 현상 이해, 해결 방법 00. 서론 1) AI 할루시네이션 정의와 발생 원인 AI 할루시네이션은 인공지능 모델이 실제 데이터나 사실과 무관하게 잘못된 정보나 가공된 내용을 생성하는 현상을 말합니다. 이는 주로 대규모 언어 모델에서 관찰되며, 모델이 훈련 데이터의 부정확성, 데이터의 편향, 또는 데이터 세트 간의 불일치로 인해 발생합니다. 예를 들어, 특정 단어나 문맥에 대한 잘못된 학습이 할루시네이션을 유발할 수 있으며, 이는 AI가 허구의 사실을 생성하게 만듭니다. 할루시네이션은 텍스트 생성 AI에서 특히 흔하며, 사용자 질문에 대한 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 2) 현대 AI 기술에서 할루시네이션 해결의 중요성 할루시네이션 문제를 해결하는 것은 AI 기술의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 매우 중요합니다. AI가 .. 2024. 4. 28. 이전 1 다음 반응형
