ITPE * JackerLab

개요Medusa는 LLM(Large Language Model) 추론 속도를 가속화하기 위해 설계된 멀티 디코딩(Multi-decoding) 프레임워크입니다. 기존의 토큰 단위 디코딩 방식을 개선하여, 여러 개의 후보 토큰 시퀀스를 동시에 예측하고 검증함으로써 추론 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 특히 대규모 언어 모델에서 응답 지연(latency)을 줄이고, 실시간 응용 서비스(예: 챗봇, 검색, 추천 시스템)에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Medusa는 멀티 디코딩 헤드를 추가하여 LLM의 토큰 생성 속도를 가속화하는 프레임워크입니다.목적LLM 추론 시 토큰 단위 생성의 병목 현상을 완화필요성대규모 모델일수록 응답 시간이 길어 실시간 응용에서 제약 발생LLM의 대화..

개요Milvus는 대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 고속으로 검색할 수 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 인공지능(AI), 추천 시스템, 자연어 처리(NLP), 이미지 검색 등에서 사용되는 고차원 벡터 데이터를 위한 특화된 인프라로, 비정형 데이터에 대한 유사성 검색(Approximate Nearest Neighbor, ANN)을 지원합니다. Milvus는 Zilliz에 의해 개발되었으며, LF AI & Data 재단의 프로젝트로 채택되어 활발히 발전하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명정의Milvus는 벡터 데이터의 저장, 색인, 검색을 위한 분산형 오픈소스 벡터 DB입니다.목적고차원 벡터의 유사성 검색을 빠르고 정확하게 처리하기 위함필요성기존 RDBMS로는 불가능한 벡터 기반의 대규..

개요FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 메타 AI 연구팀에서 개발한 대규모 벡터 검색 및 유사도 탐색 라이브러리입니다. 고차원 벡터 데이터에서 최근접 이웃(Nearest Neighbor)을 효율적으로 찾을 수 있도록 설계되었으며, 추천 시스템, 검색 엔진, 생성형 AI(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 등에서 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의FAISS는 벡터 데이터 간 유사도 계산 및 최근접 이웃 탐색을 최적화한 오픈소스 라이브러리입니다.목적대규모 데이터셋에서 빠르고 효율적인 유사도 검색 지원필요성빅데이터와 AI 서비스 확산으로 벡터 기반 검색 성능 요구 증가2. 특징특징설명비교고성능CPU/GPU 가속을 통한 대규모..

개요NeMo Guardrails는 생성형 AI, 특히 LLM 기반 애플리케이션에서 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 개발된 오픈소스 프레임워크입니다. NVIDIA가 주도하여 개발했으며, 대화형 AI의 흐름 제어, 안전성 필터링, 정책 기반 응답 제한 등을 선언형 방식으로 구성할 수 있도록 지원합니다.본 포스트에서는 NeMo Guardrails의 개념, 기능적 구조, 기술 스택, 적용 이점 및 주요 활용 사례 등을 통해 LLM 응용 시스템의 안전한 운영 방안을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NeMo Guardrails는 LLM 기반 애플리케이션에서 대화 흐름, 응답 정책, 안전 필터링 등을 구성 가능한 오픈소스 프레임워크입니다.목적부적절하거나 비윤리적인 출력 방지, 사용 목적에 맞는 응답 흐..

개요GraphRAG는 전통적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 프레임워크에 그래프 데이터 구조를 결합하여, 문맥 간 관계성과 정보 연결성을 극대화한 차세대 생성형 AI 기술입니다. GraphDB(Graph Database) 또는 지식 그래프를 기반으로 하여, 복잡한 관계형 정보를 보다 정밀하게 검색하고 LLM이 활용할 수 있도록 설계되었습니다.이 글에서는 GraphRAG의 정의, 구조적 특징, 기술적 구성 요소, 실제 사용 사례 및 도입 시 고려사항 등을 상세히 설명하며, 고도화된 AI 정보 추론 시스템을 구축하고자 하는 조직에 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의GraphRAG는 검색 기반 생성(RAG)에 그래프 DB를 결합해 문서 간의 의..

개요Point-E는 텍스트 설명만으로 3D 객체를 생성할 수 있는 두 단계 기반의 생성 모델로, OpenAI에서 제안한 혁신적인 Text-to-3D 파이프라인입니다. 기존 3D 생성 방식이 높은 연산 자원과 시간이 요구되었던 반면, Point-E는 빠른 속도와 간결한 구조로 현실적인 포인트 클라우드(3D 점군)를 효율적으로 생성하는 것이 특징입니다. 이는 AR/VR, 메타버스, 게임, 디지털 트윈 등의 분야에서 텍스트 기반 3D 생성의 문턱을 크게 낮춰줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의텍스트를 기반으로 3D 점군(Point Cloud)을 생성하는 AI 모델Point-E: Point + Efficiency 의미목적텍스트 → 이미지 → 3D 변환을 통한 저비용 3D 객체 생성비전·언어·3D ..

개요Vibe Coding은 2025년 2월 OpenAI 공동창립자이자 전 테슬라 AI 책임자였던 Andrej Karpathy가 처음 소개한 개념으로, **대규모 언어 모델(LLM)**에 자연어 프롬프트만 입력하면 작동 가능한 코드를 AI가 생성하는 AI 종속 프로그래밍 기술을 의미합니다. 사람은 직접 코드를 작성하지 않고, 문제를 감각적으로 설명하며 흐름만 가이드합니다. 이 방식은 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고, 개인화된 코드 생성 경험을 제공합니다.1. 정의 및 구조 요소 설명 개념 정의사용자가 자연어로 문제를 설명하고 LLM이 코드를 생성함주된 기술GPT-4, Claude, LLaMA 등 대형 언어 모델 기반 생성형 AI인간 역할코드 리뷰, 실험, 테스트, 수정 피드백 중심AI 역할코드 생성..

개요Transformer는 Google이 2017년 발표한 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 아키텍처로, 자연어 처리(NLP)를 중심으로 기계 번역, 문장 요약, 코드 생성, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 특히 Encoder-Decoder 구조는 입력을 분석(Encoding)하고 출력으로 생성(Decoding)하는 이중 모듈 기반으로, 이후 다양한 변형 모델(Variants) 이 등장하며 Transformer의 활용 영역을 비약적으로 확장시켰습니다.1. 개념 및 정의Transformer Encoder-Decoder 구조는 크게 두 개의 블록으로 구성됩니다.Encoder: 입력 시퀀스를 받아 의미를 요약한 벡터(컨텍스트 벡터)로 변환Decoder..

개요AI 생성 콘텐츠(AIGC, AI-Generated Content)는 인공지능(AI)이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 디지털 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 의미한다. 최근 AI 기술의 발전으로 인해 콘텐츠 생성 속도와 품질이 급격히 향상되었으며, 미디어, 마케팅, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 활용되고 있다. 본 글에서는 AIGC의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. AI 생성 콘텐츠(AIGC)란?AIGC는 딥러닝 및 자연어 처리(NLP), 생성형 AI(Generative AI) 모델을 활용하여 사람의 개입 없이 콘텐츠를 자동 생성하는 기술이다. 기존의 데이터 기반 콘텐츠 생성 방식을 넘어, AI가 창의적인 결과물을 생성할 수 있는 수..

개요생성형 AI(Generative AI)는 딥러닝 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 음성, 음악, 코드 등을 생성하는 인공지능 기술입니다. GPT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 최신 AI 모델들은 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 영상 합성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 생성형 AI는 창작, 자동화, 개인화 서비스를 제공하며, 기업과 개발자들에게 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 본 글에서는 생성형 AI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 생성형 AI란 무엇인가?생성형 AI는 대규모 데이터를 학습한 후 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 모델을 의미합니다. 트랜스포머(Transformer) 및 생성적 적대 신경망(G..