검색증강생성 (2) 썸네일형 리스트형 RAG-Sequence와 RAG-Token 모델의 수식과 차이 오늘은 RAG의 두 가지 변형, RAG-Sequence와 RAG-Token 모델에 대해 설명하겠습니다.먼저 조건부 확률을 모두 이해하고 가보겠습니다. 친구가 평소에 우산을 가져올 확률이 40%라고 해요. 그런데 오늘은 비가 오는 날이에요. 비 오는 날에는 친구가 우산을 가져올 확률이 더 높겠죠? 이 렇게 "비가 오는 날"이라는 (조건) 이 주어진 상태에서 친구가 우산을 가져올 (확률)을 조건부 확률이라고 합니다. 수식으로 쓰면 p(친구가 우산을 가져온다 | 비가 오는 날) 라고 쓸수 있겠죠. A = 비가 오는 날, B = 우산을 가져오는 것P(B|A) = 비가 오는 날이라는 조건 때문에 "우산을 가져올 확률"이 더 달라지는 거예요.이처럼 조건부 확률은 어떤 조건이 주어진 상황에서 다른 사건이 일어날 .. [생성형 AI] RAG 뜻 의미(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) RAG(Retrieval-Augmented Generation) [한 줄 정의] RAG는 검색 결과를 활용하여 텍스트 생성 모델의 성능을 향상시키는 기술 [ 설명 ] RAG는 텍스트를 생성하는 모델에 검색 결과를 포함하여 더 나은 결과물을 만들어내는 기술입니다. 이는 우리가 검색 엔진을 사용하여 정보를 찾을 때와 비슷한 방식으로 동작합니다. 예를 들어, 주어진 주제에 대한 정보를 검색하고 해당 정보를 기반으로 텍스트를 생성함으로써 더욱 정확하고 다양한 내용을 생성할 수 있습니다. 좀 더 구체적으로는 대규모 언어 모델 (Large language model, LLM) *의 출력을 최적화하여 , 답변을 생성하기 전에 학습 데이터 소스 외부의 도메인 지식(이를 테면 산업군이나 기업 고유의 DB)를 참조하도록 .. 이전 1 다음
