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AI 시대에 DNA 저장 장치가 주목받는 이유

AI 시대에 DNA 저장 장치가 주목받는 이유는 그 혁신적인 정보 저장 용량과 효율성 때문입니다. 데이터 생성 속도가 기하급수적으로 증가함에 따라, 전통적인 디지털 저장 방식은 점점 한계에 도달하고 있습니다. 이를 해결하기 위한 새로운 대안으로 DNA가 떠오르고 있습니다.

DNA의 놀라운 저장 용량
DNA는 생물학적 정보 전달 매체로서, 4개의 염기(아데닌, 티민, 구아닌, 사이토신)를 조합하여 정보를 저장합니다. 이 간단한 코드 체계가 어마어마한 양의 데이터를 저장할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다는 점이 DNA 저장 기술의 핵심입니다. 예를 들어, 2025년까지 인류가 생성할 것으로 예상되는 33 제타바이트(ZB)의 데이터를 작은 핑퐁공 크기의 DNA에 저장할 수 있다고 합니다. 이는 기존 저장 장치에 비해 공간 활용 면에서 비교할 수 없을 만큼 효율적입니다.

장기 저장의 안정성
DNA는 적절하게 보관될 경우 수십 년간 안정성을 유지할 수 있습니다. 실온에서도 안정적이며, 데이터 센터와 같은 제어된 환경에서는 더욱 오랫동안 데이터를 보존할 수 있습니다. 기존의 자주 유지 관리가 필요한 디지털 저장 장치와 달리, DNA는 한번 저장되면 추가적인 에너지를 거의 필요로 하지 않습니다. 이로 인해 DNA는 저장 장치로서 장기적으로 매우 경제적입니다.

에너지 효율과 지속 가능성
현재 데이터 센터들은 막대한 양의 전기를 소비하며 냉각 시스템이 필요합니다. 그러나 DNA는 이러한 냉각이 필요하지 않으며, 에너지 소비가 거의 없습니다. 미래의 데이터 저장 수요를 충족하기 위해서는 에너지 효율성이 매우 중요하며, DNA는 그 해결책 중 하나로 주목받고 있습니다.

기술적 과제와 발전 가능성
물론, DNA 저장 기술이 완전히 상용화되기 위해서는 극복해야 할 몇 가지 기술적 과제가 남아 있습니다. 현재 데이터 기록 속도는 비교적 느리며, 오류율도 해결해야 할 중요한 문제입니다. 하지만 연구자들은 이를 해결하기 위한 병렬 처리 및 오류 검출 기술을 발전시키고 있습니다. 앞으로 더 빠르고 정확한 저장 및 복원이 가능해질 것입니다.

DNA는 인류의 급격히 증가하는 데이터 저장 문제를 해결할 수 있는 혁신적 대안으로 떠오르고 있으며, 장기적인 데이터 보존과 에너지 효율성을 통해 데이터 저장의 패러다임을 바꿀 가능성이 큽니다.

Whisper에서 발생하는 환각(hallucination) 문제 해결

Whisper에서 발생하는 환각(hallucination) 문제는 음성을 잘못 인식하거나 문맥에 맞지 않는 텍스트를 생성하는 현상입니다. 이를 해결하기 위해 다음 방법을 시도할 수 있습니다.

Silero VAD 설정 조정:

Whisper와 Silero VAD를 함께 사용할 때, VAD의 임계값을 조정하여 음성 감지가 더 정확하게 이루어지도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 감지 민감도를 높이거나 낮추어 Whisper가 필요하지 않은 부분을 인식하지 않도록 조정할 수 있습니다.
VAD의 설정값인 0 또는 1을 시도해보는 것도 좋습니다. 이 값이 음성 감지의 민감도를 조정하며, 필요할 때 로그 확률을 사용하여 자동으로 temperature를 조정할 수 있습니다. 낮은 temperature 설정은 모델의 출력을 더 안정적으로 만들 수 있습니다.

Temperature 조정:

Whisper 모델의 temperature 파라미터를 낮게 설정하면 모델의 출력이 더 결정적(deterministic)이 되어 환각을 줄일 수 있습니다. 너무 낮추면 다양성은 감소하지만, 과도한 환각 문제를 줄일 수 있습니다.

로그 확률 사용:

Whisper가 생성하는 텍스트의 로그 확률을 검토하여 특정 임계값 이하의 확률을 가진 단어는 환각으로 처리하고 제거하는 방식으로 해결할 수 있습니다.

후처리 단계 적용:

Whisper가 출력하는 텍스트에 대한 후처리를 통해 의심스러운 단어 또는 문장을 필터링하는 알고리즘을 추가하면, 환각을 줄이는 데 도움이 됩니다.

모델 업데이트:

Whisper 모델의 최신 버전이나 개선된 음성 인식 모델을 사용하여 환각 문제를 줄일 수 있습니다. 최신 버전은 더 나은 성능과 환각 문제 해결에 도움을 줄 수 있습니다.

이러한 접근 방법들을 함께 사용하면 Whisper에서 발생하는 환각 문제를 효과적으로 줄일 수 있습니다.

Silero (씨레로)

Silero는 음성 관련 모델과 솔루션을 제공하는 소프트웨어로, 음성 활동 감지(VAD), 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 텍스트-투-스피치(TTS) 등의 기능을 제공합니다. 특히 Silero VAD는 음성 인식에서 음성 활동을 감지하여, 실제로 말하고 있는 구간만을 처리하는 데 사용됩니다. Silero의 주요 장점은 GPU나 복잡한 학습 과정이 필요 없으며, 간단하게 설치하여 사용할 수 있다는 것입니다.

Silero VAD는 음성 활동 감지(Voice Activity Detection)를 위한 알고리즘으로, 음성 샘플에 대해 0에서 1 사이의 값을 반환합니다. 이 값은 해당 샘플이 음성을 포함하고 있을 확률을 나타내며, 특정 임계값을 기준으로 음성 구간을 판별합니다.

Silero는 영어 발음으로 “씨-레-로” (silero)라고 읽습니다.

Silero는 음성 감지의 최소화된 모델로, 여러 언어에서 자연스러운 발음을 지원하며, GPU가 필요하지 않아서 저사양 환경에서도 사용할 수 있는 것이 특징입니다.

GenAI Stack 소개 – Neo4j와 Docker, LangChain, Ollama 기반 생성형 AI(GenAI) 애플리케이션을 쉽게 구축

이 글은 GenAI Stack의 설명으로, Neo4j와 Docker, LangChain, Ollama 등의 파트너들이 함께 협력하여 생성형 AI(GenAI) 기반 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 만든 스택입니다.

github : https://github.com/docker/genai-stack.git

GenAI Stack 소개

GenAI Stack은 Neo4j(그래프 데이터베이스), Docker(컨테이너 플랫폼), LangChain(LLM 오케스트레이션 프레임워크), Ollama(로컬에서 실행 가능한 LLM) 등이 포함된 사전 통합된 스택입니다.
Docker Compose를 사용해 손쉽게 설치하고 실행할 수 있으며, 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 필수 구성 요소들이 준비되어 있습니다.

주요 특징

빠른 시작: 스택은 필요한 핵심 컴포넌트가 모두 포함되어 있으며, 사전 구성된 상태로 제공됩니다. Docker Compose 명령 하나만으로 모든 것을 설정할 수 있습니다.
로컬 모델 및 API 지원: Llama2와 같은 로컬에서 실행 가능한 모델과 OpenAI의 GPT-3.5 및 GPT-4 같은 API 기반 모델을 쉽게 실험할 수 있습니다.
RAG 아키텍처 지원: Retrieval Augmented Generation (RAG) 아키텍처를 사용해 LLM(대형 언어 모델)에 자체 데이터를 결합할 수 있어 보다 정확한 정보 제공이 가능합니다.

배경

Neo4j는 지식 그래프와 벡터 검색 기능을 통해 LLM의 응답을 더욱 신뢰할 수 있게 만드는 데 주력하고 있으며, 이를 통해 생성형 AI 모델이 보다 풍부하고 정확한 데이터를 활용할 수 있습니다. 지식 그래프는 LLM이 실수를 줄이고, 실제 관계에 기반한 응답을 제공하도록 도와줍니다.

스택의 구성 요소

Docker: 개발 환경을 간편하게 설정할 수 있는 컨테이너 플랫폼.
Neo4j: 관계형 데이터를 그래프 형태로 저장 및 검색할 수 있는 그래프 데이터베이스, 벡터 검색 및 지식 그래프 포함.
LangChain: LLM 오케스트레이션을 지원하는 프레임워크.
Ollama: 로컬에서 LLM을 실행하고 관리할 수 있는 플랫폼.

이 GenAI Stack은 GitHub 및 Docker Desktop Learning Center에서 이용할 수 있으며, 다양한 AI 활용 사례에 맞춰 사전 구성된 여러 설정을 제공합니다. LLM 애플리케이션 개발을 간소화하고, 관련 도구 및 코드 템플릿, 모범 사례도 함께 제공됩니다.

결론

GenAI Stack은 개발자들이 생성형 AI 기술을 더 쉽게 접할 수 있도록 도와주는 도구이며, 개발자들이 이를 통해 강력한 AI 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.

관련 문서:Containerize your GenAI app with Docker
https://docs.docker.com/guides/use-case/genai-pdf-bot/containerize/#get-the-sample-application

오라마(Ollama)와 펄플렉시카(Perplexica)를 이용한 AI 기반 로컬 검색 엔진 개발

펄플렉시카(Perplexica)는 AI 기반 검색 엔진으로, 자연어 처리(NLP)를 활용해 사용자 쿼리에 대한 맞춤형 검색 결과를 제공합니다. 이 검색 엔진은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 문맥을 이해하고, 입력된 질문이나 요청에 대해 최적의 정보를 찾아낼 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

주요 특징:

언어 모델 활용: Perplexica는 최신 AI 언어 모델을 사용해 검색 쿼리를 이해하고, 관련성 높은 결과를 반환합니다.
로컬 AI 검색 엔진: 인터넷에 연결되지 않은 상태에서도 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있어, 외부 API 비용을 줄이면서도 빠르게 검색 작업을 처리할 수 있습니다.
확장 가능성: 다양한 도메인에 적용할 수 있으며, 기존 검색 엔진이나 챗봇에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Perplexica는 Ollama와 같은 로컬 AI 모델과 결합하여, 사용자가 데이터나 지식을 검색할 수 있는 강력한 AI 기반 도구를 제공합니다.

Khanmigo(칸미고): 혁신적인 AI 튜터와 수업 보조 도구

Khan Academy는 세계적으로 널리 알려진 비영리 교육 기관으로, 누구나 무료로 수준 높은 교육을 받을 수 있도록 다양한 과목의 수업을 제공합니다. 최근 Khan Academy는 GPT-4 기반의 혁신적인 AI 튜터와 교실 보조 도구인 “Khanmigo”를 개발하여 교육의 새로운 장을 열었습니다. Khanmigo는 학생들의 학습을 돕고, 교사들이 더욱 효율적으로 수업을 진행할 수 있도록 설계된 도구입니다.

AI의 강력한 학습 도구

Khanmigo는 학생들에게 개인화된 학습 가이드를 제공하며, 교사들에게는 더 많은 시간과 자원을 절약할 수 있는 기회를 제공합니다. 학생마다 학습 속도와 이해도가 다르기 때문에, Khanmigo는 각 학생의 필요에 맞춘 학습 경로를 제시하고, 실시간 피드백을 제공함으로써 학생들이 더욱 효율적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 Khanmigo는 학생들이 자신감을 갖고 학습할 수 있는 환경을 만들어 줍니다.

교사의 역할을 보완하는 AI

Khanmigo는 단순한 AI 도구를 넘어, 교사들에게 실질적인 도움을 주는 보조 도구로 자리 잡았습니다. Khan Academy는 Khanmigo가 교사들의 역할을 대체하는 것이 아니라, 오히려 교사들이 더 중요한 교육 활동에 집중할 수 있도록 지원한다고 강조합니다. 예를 들어, Khanmigo는 수업 가이드를 제공하고 학생들의 질문에 답변을 제시하며, 교사들이 필요에 따라 신속히 수업 자료를 제작할 수 있도록 도와줍니다.

AI와 교육의 미래

Khanmigo의 출시는 교육 현장에서 AI의 잠재력을 보여주는 중요한 사례입니다. 이 도구는 GPT-4의 강력한 언어 모델을 바탕으로 개발되었으며, 학생들에게 더 나은 학습 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. AI가 학생들의 학습을 돕는 동시에, 교사들이 더 효과적으로 학생들을 가르칠 수 있도록 하는 것은 교육의 미래에 중요한 의미를 지니고 있습니다.

결론적으로, Khanmigo는 Khan Academy의 혁신적인 접근 방식의 일환으로, AI가 교육 분야에서 어떤 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지를 보여줍니다. 이 도구는 교사들과 학생들 모두에게 유용한 보조 도구로 자리 잡았으며, 앞으로의 교육 현장에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

주소: https://www.khanmigo.ai/

AI로 생성된 데이터(Synthetic Data)와 LLM 학습의 오류: 인간이 예술을 해야 할 필요성

AI로 생성된 데이터와 LLM 학습의 오류: 인간이 예술을 해야 할 필요성

인공지능(AI)의 발전은 우리 사회의 여러 측면에서 혁신을 일으키고 있습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 하지만 AI가 생성한 데이터가 LLM 학습에 사용될 때, 예상치 못한 오류와 문제를 초래할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 이러한 상황에서 인간의 역할, 특히 예술적 창조의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

AI가 생성한 데이터는 매우 유용할 수 있지만, 그 자체로 완벽하지는 않습니다. 합성 데이터는 종종 숨겨진 오류와 편향을 포함하고 있으며, 이는 LLM이 학습하는 과정에서 문제가 될 수 있습니다. AI는 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데 뛰어나지만, 이 데이터가 현실 세계의 다양성과 복잡성을 충분히 반영하지 못할 경우, LLM은 잘못된 정보나 편향된 결론을 학습하게 됩니다. 이로 인해 모델의 성능이 저하되거나, 실제 응용에서 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 단순히 기술적 조치만으로는 부족합니다. AI의 학습 데이터가 인간의 감성과 창의력을 충분히 반영하지 않으면, 데이터는 여전히 불완전할 수 있습니다. 이 시점에서 인간의 역할, 특히 예술적 창조의 필요성이 더욱 중요해집니다.

예술은 인간의 고유한 감성과 창의력을 표현하는 방식입니다. 새로운 이야기를 만들고, 독창적인 음악을 작곡하며, 혁신적인 춤을 추는 등의 활동은 AI가 배울 수 없는 독특한 패턴과 감정을 제공합니다. 이러한 예술적 작업은 AI가 학습할 수 있는 새로운 데이터 포인트를 제공하고, AI가 더 풍부하고 정확한 이해를 할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어, 새로운 이야기는 인간의 복잡한 감정과 사회적 맥락을 반영하고, 이는 AI가 더 깊이 있는 패턴을 학습하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 음악과 춤 역시 AI에게 창의적인 영감을 주며, 다양한 문화적 맥락을 이해하는 데 기여할 수 있습니다.

결국, 인간이 예술적 창조를 통해 AI에 새로운 데이터를 제공하고, 그 데이터의 품질을 높이는 것은 AI 기술의 발전에 중요한 역할을 합니다. 인간의 창의성과 감성은 AI가 더욱 정교하고 인간적인 이해를 갖추는 데 필수적인 요소입니다. AI와 인간의 협력은 기술의 발전뿐만 아니라, 인간의 고유한 예술적 가치도 함께 성장시키는 길이 될 것입니다.

따라서, AI가 생성한 데이터의 한계를 극복하고 더 나은 결과를 얻기 위해서는 인간의 예술적 노력이 필요합니다. 새로운 예술적 표현과 창조적인 작업을 통해 우리는 AI의 잠재력을 최대한으로 발휘하고, 더 나은 미래를 함께 만들어 나갈 수 있을 것입니다.

CUDA 프로그래밍: GPU를 활용한 컴퓨팅의 세계

개요

CUDA는 엔비디아가 자체 GPU에서의 일반 컴퓨팅을 위해 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델입니다. CUDA를 통해 개발자는 연산의 병렬화가 가능한 부분에 GPU의 성능을 활용하여 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션의 속도를 높일 수 있습니다.

CUDA 프로그래밍의 핵심 개념

CUDA 프로그래밍을 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 개념을 파악해야 합니다:

1. 커널 (Kernels)

커널은 GPU (장치)에서 실행되는 함수입니다.
여러 스레드에서 병렬적으로 실행되도록 설계되었습니다.

2. 스레드 계층 구조 (Thread Hierarchy)

CUDA에서 스레드가 어떻게 구성되는지 나타냅니다.
스레드는 블록으로 그룹화되고, 블록은 그리드로 그룹화됩니다.

3. 메모리 계층 구조 (Memory Hierarchy)

CUDA는 글로벌 메모리, 공유 메모리, 상수 메모리를 포함한 복잡한 메모리 계층 구조를 가지고 있습니다.
각 메모리 유형은 액세스 방법에 영향을 미치는 다른 속성을 가지고 있습니다.

4. 이기종 프로그래밍 (Heterogeneous Programming)

CUDA를 통해 CPU와 GPU 모두에서 실행되는 프로그램을 작성할 수 있습니다.
이는 계산 집약적인 부분과 메모리 집약적인 부분으로 작업을 분할할 수 있는 작업에 유용합니다.

5. 비동기 SIMT 프로그래밍 모델 (Asynchronous SIMT Programming Model)

단일 명령, 다중 스레드 (SIMT) 프로그래밍 모델은 CUDA의 기본 개념입니다.
즉, 단일 명령이 여러 스레드에 의해 동시에 실행될 수 있습니다.
비동기 프로그래밍을 통해 커널 실행을 호스트와 장치 간 데이터 전송과 같은 다른 작업과 중첩할 수 있습니다.

6. 계산 능력 (Compute Capability)

GPU의 계산 능력은 세대와 기능을 나타냅니다.
CUDA 프로그램을 작성할 때 GPU의 계산 능력을 고려하는 것이 중요합니다. 이는 일부 기능이 이전 GPU에서는 지원되지 않을 수 있기 때문입니다.

7. 성능 최적화 전략 (Performance Optimization Strategies)

CUDA 프로그램의 성능을 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
여기에는 활용도 극대화, 메모리 처리량 극대화, 명령 처리량 극대화 등이 포함됩니다.

CUDA 프로그래밍의 간단한 예시: 행렬 곱셈

CUDA 프로그래밍의 핵심 개념을 이해하기 위해 간단한 예시를 살펴보겠습니다. 이 예시에서는 두 개의 행렬을 곱하는 작업을 GPU에서 수행합니다.

1. 코드 구조

C++

#include <iostream>

__global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N) {
  int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
  int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

  if (row < N && col < N) {
    float sum = 0.0f;
    for (int k = 0; k < N; k++) {
      sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
    }
    C[row * N + col] = sum;
  }
}

int main() {
  int N = 1024; // 행렬의 크기

  // 행렬 A와 B를 CPU에서 생성 및 초기화
  float *A, *B, *C;
  A = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));
  B = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));
  C = (float *)malloc(N * N * sizeof(float));

  // 행렬 A와 B를 GPU 메모리로 전송
  float *dA, *dB, *dC;
  cudaMalloc((void **)&dA, N * N * sizeof(float));
  cudaMalloc((void **)&dB, N * N * sizeof(float));
  cudaMalloc((void **)&dC, N * N * sizeof(float));

  cudaMemcpy(dA, A, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(dB, B, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // 커널 실행 (GPU에서 행렬 곱셈 수행)
  matrixMul<<<(N / blockDim.x, N / blockDim.y), blockDim>>>(dA, dB, dC, N);

  // 결과를 GPU 메모리에서 CPU로 전송
  cudaMemcpy(C, dC, N * N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  // 결과 행렬 C 출력
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < N; j++) {
      std::cout << C[i * N + j] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
  }

  // GPU 메모리 해제
  free(A);
  free(B);
  free(C);
  cudaFree(dA);
  cudaFree(dB);
  cudaFree(dC);

  return 0;
}

2. 코드 설명

2.1. `global` 키워드

__global__ 키워드는 해당 함수가 GPU에서 실행되는 커널임을 나타냅니다.

2.2. `matrixMul` 커널 함수

matrixMul 함수는 두 개의 입력 행렬 (A와 B)와 출력 행렬 (C)을 받습니다.
blockIdx와 threadIdx는 각 블록과 스레드의 인덱스를 제공합니다.
blockDim은 각 블록의 크기를 나타냅니다.
코드는 각 스레드가 행렬의 한 요소를 계산하도록 구성됩니다.

2.3. `main` 함수

main 함수는 CPU에서 행렬을 생성하고 초기화합니다.
GPU 메모리에 공간을 할당하고 행렬을 GPU 메모리로 전송합니다.
matrixMul 커널을 실행하여 행렬 곱셈을 수행합니다.
결과를 GPU 메모리에서 CPU로 전송하고 출력합니다.
마지막으로 GPU 메모리를 해제합니다.

추가 정보

위의 예시는 CUDA 프로그래밍의 기본적인 개념을 보여주는 간단한 예시입니다. 실제 CUDA 프로그래밍은 더 복잡할 수 있으며, 더 많은 기능과 최적화 기술을 포함할 수 있습니다.

Chat Completions API

Chat Completions API는 OpenAI가 제공하는 API로, 대화형 인공지능 모델과의 상호작용을 가능하게 합니다. 이 API를 통해 사용자는 대화 기반의 애플리케이션을 개발할 수 있으며, GPT-3.5, GPT-4, 그리고 최신 모델인 GPT-4o와 같은 언어 모델을 이용해 채팅 응답을 생성할 수 있습니다.

### 주요 기능
– **대화 컨텍스트 유지**: 사용자가 이전 대화를 포함하여 새로운 메시지를 보낼 수 있어 대화의 연속성이 유지됩니다.
– **역할 설정**: 시스템, 사용자, 그리고 어시스턴트와 같은 역할을 정의하여 대화의 구조를 지정할 수 있습니다.
– **다양한 응답 생성**: 다양한 입력에 대한 적절한 응답을 생성하는 기능을 제공합니다.

사용 방법 – API 엔드포인트 이용의 경우

1. **API 엔드포인트**:
– 주로 `https://api.openai.com/v1/chat/completions` 엔드포인트를 사용합니다.

2. **요청 형식**:
– HTTP POST 요청을 사용하며, JSON 형식의 데이터를 전송합니다.
– 주요 파라미터는 `model`, `messages` 등입니다.

“`json
{
“model”: “gpt-4”,
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]
}
“`

3. **응답 형식**:
– API는 생성된 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

“`json
{
“id”: “chatcmpl-abc123”,
“object”: “chat.completion”,
“created”: 1677652281,
“model”: “gpt-4”,
“choices”: [
{
“index”: 0,
“message”: {
“role”: “assistant”,
“content”: “The weather today is sunny with a high of 75 degrees.”
},
“finish_reason”: “stop”
}
],
“usage”: {
“prompt_tokens”: 56,
“completion_tokens”: 18,
“total_tokens”: 74
}
}
“`

### 응용 예시
– **고객 지원 챗봇**: 사용자가 질문을 하면 AI가 답변을 제공.
– **언어 학습 도우미**: 언어 학습자가 대화를 연습할 수 있도록 대화 파트너 역할을 수행.
– **인터랙티브 스토리텔링**: 사용자와 AI가 함께 이야기를 만들어가는 애플리케이션.

Chat Completions API는 대화형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구로, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

사용 방법 – `openai` 패키지를 이용하는 경우

또한 OpenAI의 Chat Completions API를 사용하여 Python 코드에서 GPT-4 모델을 호출하려면, `openai` 패키지를 이용할 수 있습니다. 아래는 `openai` 패키지를 사용하는 예제 코드입니다.

### 준비사항
1. **OpenAI API 키**: OpenAI 계정에서 API 키를 생성하고 이를 사용하여 인증합니다.
2. **OpenAI 패키지 설치**: 패키지가 설치되어 있지 않은 경우 설치합니다.
“`bash
pip install openai
“`

### 예제 코드
아래 예제 코드는 GPT-4 모델을 사용하여 Chat Completions API를 호출하는 방법을 보여줍니다.

“`python
import openai

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = “your-api-key-here”

# 요청할 메시지 설정
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]

# Chat Completion API 호출
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4″,
messages=messages
)

# 응답 출력
print(response.choices[0].message[‘content’])
“`

### 주요 단계 설명
1. **`openai` 패키지 임포트 및 API 키 설정**:
“`python
import openai
openai.api_key = “your-api-key-here”
“`

2. **대화 메시지 구성**:
– `messages` 리스트에 대화의 맥락과 사용자의 메시지를 추가합니다.
“`python
messages = [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “What is the weather today?”}
]
“`

3. **Chat Completion API 호출**:
– `openai.ChatCompletion.create()` 메서드를 사용하여 API를 호출하고, 원하는 모델(`gpt-4`)과 대화 메시지를 인자로 전달합니다.
“`python
response = openai.ChatCompletion.create(
model=”gpt-4″,
messages=messages
)
“`

4. **응답 출력**:
– API의 응답에서 생성된 메시지를 추출하여 출력합니다.
“`python
print(response.choices[0].message[‘content’])
“`

이 코드는 OpenAI의 Chat Completions API를 활용하여 간단한 대화형 애플리케이션을 구현하는 예제입니다. 개발자는 이 코드를 기반으로 더욱 복잡한 대화 로직을 추가하거나, 다양한 입력에 대한 응답을 생성하는 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Llama3 GGUF 모델 변환 시 훈련 데이터 손실 문제

GitHub 이슈 요약: Llama3 GGUF 모델 변환 시 훈련 데이터 손실 문제

문제: Llama.cpp에서 텍스트 토큰화 과정에 문제가 발생하여 훈련 데이터 손실과 잘못된 토큰 생성으로 이어질 수 있습니다. 특히 Llama 3 GGUF 모델을 변환하는 경우 이 문제가 자주 발생합니다.

영향:

모델이 훈련된 방식대로 응답하지 못합니다.
잘못된 출력을 생성할 수 있습니다.

가능한 원인:

BPE 토큰화 버그: llama.cpp 소스 코드의 BPE 토큰화 관련 버그가 문제를 일으킬 수 있습니다.
정밀도 차이: 훈련 시 사용된 정밀도와 변환 시 사용된 정밀도가 다르면 정보 손실로 이어질 수 있습니다.
토큰화 불일치: 모델 훈련 시 사용된 토큰화 방식과 llama.cpp에서 사용된 토큰화 방식이 다르면 잘못된 토큰 생성으로 이어질 수 있습니다.

해결 방법:

BPE 토큰화 수정: llama.cpp 소스 코드의 LLAMA_VOCAB_PRE_TYPE_LLAMA3 정의 부분에서 이전 정규 표현식을 새로운 정규 표현식으로 변경합니다.
HF 모델 변환: Unsloth를 사용하지 않고 변환 스크립트를 사용하여 Hugging Face 모델을 변환합니다.

추가 정보:

이 문제는 플랫폼에 따라 다르게 나타날 수 있습니다.
토큰화 문제 외에도 llama.cpp가 모델의 시작 토큰 (<|begin_of_text|>)을 추가하는 문제가 있습니다.
실제 변경 작업을 시도하기 전에 llama.cpp 개발팀 가이드를 참조하는 것이 좋습니다.

참고자료:

llama.cpp 개발팀 가이드: https://github.com/ggerganov/llama.cpp

진행 상황:

llama.cpp 개발 팀은 BPE 토큰화 관련 버그를 수정하기 위해 노력하고 있습니다.
더 많은 사용자가 문제를 테스트하고 조사함으로써 정확한 원인을 규명하고 더 나은 해결 방법을 찾을 수 있을 것으로 기대됩니다.