AI 모델 및 배포
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AI 모델이란 무엇인가요?
AI 모델(또는 머신러닝 모델)은 특정 유형의 패턴을 _인식하기 위해 _데이터 세트에 대해 학습된 프로그램_입니다. 모델을 학습시키면 AI가 새로운 데이터를 추론하고 예측하는 데 사용할 수 있는 _알고리즘_이 정의됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터로 학습된 자연어 텍스트를 처리하고 생성할 수 있는 AI의 한 유형입니다. '기초 모델'은 LLM의 특정 인스턴스 또는 버전을 의미합니다. 다음 단원에서 이 주제에 대해 더 자세히 다루겠습니다. 🔖 | 자세히 알아보기
임베딩이란 무엇인가요?
임베딩은 머신러닝 모델과 알고리즘이 보다 쉽게 사용할 수 있는 특수 데이터 표현 형식입니다. 임베딩은 텍스트 데이터의 의미론적 의미를 부동소수점 숫자의 벡터로 밀도 높은 정보로 표현한 것입니다. 벡터 공간에서 임베딩 사이의 거리는 (원본) 텍스트 입력 간의 의미적 유사성과 직접적인 상관관계가 있습니다.
임베딩은 텍스트 데이터를 보다 효율적으로 쿼리하기 위해 벡터 검색 방법을 사용하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, MongoDB vCore용 Azure Cosmos DB와 같은 데이터베이스에서 벡터 유사성 검색을 강화합니다. 현재 권장 임베딩 모델은 text-embedding-ada-002입니다.
어떤 모델을 사용해야 하나요?
모델을 선택할 때 고려해야 할 사항이 많습니다.
- 모델 가격(토큰별, 아티팩트별)
- 모델 가용성(버전별, 지역별)
- 모델 성능(평가 지표)
- 모델 기능(기능 및 매개변수)
일반적인 가이드로는 다음을 권장합니다:
- gpt-35-turbo로 시작하세요: 이 모델은 매우 경제적이고 성능이 우수합니다. 일반적으로 채팅 애플리케이션(예: OpenAI의 ChatGPT)에 사용되지만 채팅 및 대화 외에도 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
- GPT-35-TURBO-16K, GPT-4 또는 GPT-4-32K로 이동하세요: 4,096개 이상의 토큰을 생성해야 하거나 더 큰 프롬프트를 지원해야 하는 경우 이러한 모델은 더 비싸고 속도가 느릴 수 있으며 가용성이 제한적이지만, 현재 가장 강력한 모델입니다. 토큰화에 대해서는 다음 단원에서 더 자세히 다룰 예정입니다.
- 임베딩을 고려하세요: 검색, 클러스터링, 추천, 이상 징후 탐지와 같은 작업에 추천합니다.
- 이미지를 생성하려면 DALL-E(미리보기)를 사용해 보세요: 텍스트(채팅)가 출력되는 이전 모델과 달리 사용자가 제공하는 텍스트 프롬프트에서 활용할 수 있습니다.
- 음성-텍스트 변환 또는 오디오 트랜스크립션에는 Whisper(미리보기)를 사용해 보세요: 영어 음성이 포함된 오디오 파일을 전사하도록 훈련되고 최적화되어 있지만 다른 언어의 음성도 전사할 수 있습니다. 모델 출력은 영어 텍스트입니다. 프롬프트 기반 안내에 따라 개별 오디오 파일을 빠르게 전사하거나 다른 언어의 오디오를 영어로 번역하는 데 사용할 수 있습니다.
Azure OpenAI(AOAI)란?
OpenAI에는 사용자가 제공한 자연어 텍스트 입력 또는 **"프롬프트"**에서 다양한 유형의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오, 코드)를 "생성"할 수 있는 다양한 언어 모델 집합이 있습니다. Azure OpenAI 서비스는 REST API를 통해 이러한 OpenAI 모델에 대한 액세스를 제공합니다.
현재 사용 가능한 모델에는 GPT-4, GPT-4 Turbo 미리 보기, GPT-3.5, 임베딩, DALL-E(미리 보기) 및 Whisper(미리 보기)가 포함됩니다. 기본 모델에 대한 OpenAI 업데이트와 보조를 맞추기 위해 정기적으로 새 버전을 릴리스하는 Azure OpenAI. 개발자는 프로그래밍 방식으로(파이썬 SDK 사용) 또는 브라우저를 통해(Azure AI Studio 사용) 액세스할 수 있습니다.
워크샵 모델 배포
이 워크샵에서는
- 'gpt-35-turbo': Chat Completions
- 'gpt-4': 비교
명심해야 할 두 가 지 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:
다음은 우리가 집중적으로 살펴볼 두 가지 모델에 대한 데이터의 예시입니다. 다른 모델에 대한 자세한 내용은 위의 링크를 참조하세요.
| 모델(버전) | 가용성 | 요청 한도 | 학습 데이터(최신) |
|---|---|---|---|
| gpt-3.5-turbo (0613) | 10개 지역 | 4096 토큰 | 2021년 9월 |
| gpt-4 (0613) | 9개 지역 | 8192 토큰 | 2021년 9월 |