Azure Databricks를 사용하여 생성형 AI 엔지니어링 구현

LLM(대규모 언어 모델)은 고급 NLP(자연어 처리) 기능을 지원하여 다양한 업계에 혁신을 가져왔습니다. 이러한 언어 모델은 텍스트 요약, 감정 분석, 언어 번역, 제로샷 분류, 퓨샷 학습을 포함한 광범위한 응용 분야에 활용됩니다.

RAG(검색 증강 생성)는 외부 정보 검색 메커니즘을 통합하여 생성형 모델의 기능을 향상하는 자연어 처리의 고급 기술입니다. 생성형 모델과 검색 시스템을 모두 사용하는 경우 RAG는 외부 데이터 원본에서 관련 정보를 동적으로 가져와 생성 프로세스를 보강하여 보다 정확하고 상황에 맞는 출력을 생성합니다.

다중 스테이지 추론 시스템은 복잡한 문제를 다중 스테이지 또는 단계로 구분하고 각 스테이지는 특정 추론 작업에 초점을 맞춥니다. 한 스테이지의 출력은 다음 스테이지의 입력 역할을 하므로 문제 해결에 대한 보다 구조적이고 체계적인 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

미세 조정은 LLM(대규모 언어 모델)의 일반 지식을 사용하여 특정 작업에 대한 성능을 향상시켜 조직이 처음부터 학습에 비해 리소스와 시간을 절약하면서 더 정확하고 관련성이 높은 특수 모델을 만들 수 있도록 합니다.

이 모듈에서는 다양한 메트릭 및 접근 방식을 사용하여 대규모 언어 모델 평가를 탐색하고, 평가 과제 및 모범 사례에 대해 알아보고, LLM-as-a-judge 메서드를 비롯한 자동화된 평가 기술을 검색합니다.

Azure Databricks에서 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 경우 구현, 윤리적 고려 사항 및 위험을 완화하는 방법에 대한 책임 있는 AI 원칙을 이해하는 것이 중요합니다. 식별된 위험에 따라 언어 모델에 대한 주요 보안 도구를 구현하는 방법을 알아봅니다.

Azure Databricks에서 LLMOps(LLM Operations)를 사용하여 LLM(대규모 언어 모델) 구현을 간소화합니다. Azure Databricks를 사용하여 수명 주기 내내 LLM을 배포하고 관리하는 방법을 알아봅니다.