Dev Rishi와 함께하는 LLM & AI의 민주화!
목차
- 소개
- 회사 설립 이야기
- AI와 머신 러닝 공부
- 컴퓨터 과학 및 통계 전공
- 구글에서의 경험
- 캐글에서의 경험
- 머신 러닝 모델 세대
- 제로 세대: 연구실 기계 학습
- 첫 번째 세대: 단순한 표 데이터 모델
- 두 번째 세대: 딥 러닝, LLN의 등장
- LLN과 AI의 발전
- 저희 회사의 목표
- 기업에서의 LLN 활용 현황
- LLN 애플리케이션의 미래
- AI 도구의 개발 및 배포
- 일괄 예측 배포
- 실시간 애플리케이션 배포
- PradaBase의 역할
- LLN 파인튜닝의 혁신
- 파인튜닝 비용 감소
- 모델 선택의 중요성
- 하드웨어 및 소프트웨어 혁신
- 환경 친화적인 AI 개발
- 에너지 효율성 개선 필요성
- PradaBase의 노력
- 책 추천
🚀 소개
안녕하세요! 저희는 회사 설립 이야기와 AI 및 LLN에 대한 정보를 공유하려고 합니다. 개인적인 배경부터 시작해 어떤 모델이 발전해 왔는지, 그리고 미래에는 어떻게 변화할 것인지 알아보겠습니다. AI가 일상에서 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.
💼 회사 설립 이야기
먼저, 회사 설립 이야기에 대해 알려드릴게요. 우리는 2021년 초에 회사를 설립하였으며, AI 개발을 쉽게 만들어 주는 도구를 제공하고 있습니다. 과거에는 AI 개발이 복잡하고 비용이 많이 들었지만, 우리는 이를 보다 간단하게, 비용 효율적으로 만들 수 있도록 노력하고 있습니다. 소프트웨어 개발자와 데이터 과학자를 위한 도구로서, PradaBase를 개발하게 된 배경은 AI를 보다 널리 사용할 수 있도록 도와주고자 했기 때문입니다.
🎓 AI와 머신 러닝 공부
AI와 머신 러닝에 대한 공부 경험을 소개하겠습니다. 저는 AI에 대한 관심이 오랜 기간 동안 지속되어 왔으며, 컴퓨터 과학과 통계학을 전공했습니다. 경험을 쌓기 위해 구글에서 제품 관리자로 일하면서 머신 러닝이 실제 제품에 어떻게 적용되는지 관찰하며 배웠습니다. 또한, 캐글에서 데이터 과학과 머신 러닝 커뮤니티를 관리하며 많은 유저들의 성장과 머신 러닝의 보급화에 대한 경험을 얻었습니다.
📊 머신 러닝 모델 세대
머신 러닝 모델의 세대에 대해 알아보겠습니다. 우리는 모델 세대를 구분하여 생각합니다. 제로 세대는 연구실에서 이루어진 기계 학습입니다. 첫 번째 세대는 단순한 표 데이터 모델을 의미하며, 주로 선형 회귀 및 의사 결정 트리 기반의 모델들이 사용되었습니다. 하지만 두 번째 세대, 즉 딥 러닝 세대가 등장하면서 텍스트나 이미지를 처리하는 등 더 많은 기능이 추가되었습니다. LLN은 딥 러닝의 한 분야로써, 사전 훈련된 모델을 사용하고 세부 설정을 수정함으로써 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.
🚀 LLN과 AI의 발전
LLN과 AI의 발전에 대해 알아보겠습니다. 저희 회사의 목표는 LLN을 활용하여 모델 개발을 보다 쉽고 효율적으로 만드는 것입니다. 조사 결과, 많은 기업들이 LLN에 관심을 가지고 있지만 실제로 제품에 적용하는 기업은 매우 적습니다. PradaBase는 이러한 기업들이 LLN을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 앞으로는 LLN 애플리케이션이 증가할 것으로 예상되며, 많은 기업들이 LLN을 적용하여 경쟁력을 확보할 것입니다.
⚙️ AI 도구의 개발 및 배포
AI 도구의 개발과 배포에 대해 알아보겠습니다. PradaBase는 일괄 예측 배포와 실시간 애플리케이션 배포를 지원합니다. 일괄 예측 배포는 주기적으로 데이터를 처리하고 예측하는 방식으로, PradaBase의 스케줄링 기능을 통해 쉽게 설정할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션 배포는 개발자들이 REST API를 통해 모델을 쉽게 호출하여 사용할 수 있도록 편리한 인터페이스를 제공합니다. PradaBase는 배포에 필요한 인프라를 제공하고, 모델 서빙 및 모니터링까지 전반적인 솔루션을 제공합니다.
💰 LLN 파인튜닝의 혁신
LLN 파인튜닝에 대한 혁신을 알아보겠습니다. 이제 파인튜닝 비용이 저렴해진다는 것을 알려드리고 싶습니다. PradaBase를 사용하여 7억 5천만 개의 파라미터를 가진 LLN 모델을 무료로 파인튜닝할 수 있습니다. 또한, 저희는 진행 중인 블로그 포스트에서 하는데, 코드 생성 모델을 파인튜닝하는 데에 실제로 한정돈으로 가능하다는 사례를 다루고 있습니다. PradaBase에서는 모델 선택, 하드웨어 및 소프트웨어 혁신을 통해 파인튜닝 비용을 상당히 낮출 수 있었습니다. 이를 통해 개인이나 기업이 더 손쉽게 LLN을 활용할 수 있게 되었습니다.
♻️ 환경 친화적인 AI 개발
환경 친화적인 AI 개발에 대해 알아보겠습니다. PradaBase는 저희가 가장 열정을 가지고 있는 분야 중 하나입니다. 저희는 모델 파인튜닝 및 서빙에 대한 비용과 에너지 소모를 최소화하고자 노력하고 있습니다. PradaBase를 사용하면 단일 GPU를 활용하여 저렴하게 파인튜닝을 진행할 수 있습니다. 이렇게 하면 대규모 GPU 클러스터를 사용하는 것보다 훨씬 환경 친화적이며, 에너지 효율성을 높일 수 있습니다.
📚 책 추천
마지막으로, 책을 추천드리겠습니다. "The Happiness Advantage"는 하버드 대학의 션 에이커 교수가 쓴 책입니다. 이 책은 개인적인 행복과 성공 사이에 관계가 있음을 보여주며, 개인의 행복을 향상시키는 방법을 소개하고 있습니다. 이론적인 내용과 함께 실제 사례 연구를 통해 쉽게 이해할 수 있습니다. 즐거움을 얻고 생산성을 높일 수 있는 방법에 대해 공감할 수 있는 책입니다.
FAQ
Q: PradaBase의 비용이 얼마인가요?
A: PradaBase는 무료로 사용할 수 있습니다. 또한, 추가 기능을 원하실 경우 유료 서비스도 제공하고 있습니다.
Q: PradaBase는 어떤 종류의 데이터에 적합한가요?
A: PradaBase는 텍스트와 이미지 데이터에 대해 특히 효과적입니다. 다양한 태스크에 대한 성능을 보여주었으며, 많은 사용자가 만족하고 있습니다.
Q: PradaBase를 사용하기 위해 어떤 기술적인 요구사항이 있나요?
A: PradaBase는 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 기본적인 컴퓨터 및 인터넷 연결만 있으면 어떤 개발환경에서도 사용할 수 있습니다.
Q: PradaBase에서 어떤 종류의 모델을 사용할 수 있나요?
A: PradaBase는 다양한 LLN 모델을 지원합니다. BERT, GPT, Albert 등 다양한 사전 훈련된 모델을 사용할 수 있으며, 파인튜닝을 통해 원하는 태스크에 맞게 사용할 수 있습니다.
Q: PradaBase에서 모델을 배포하는 방법을 알려주세요.
A: PradaBase는 일괄 예측 배포와 실시간 애플리케이션 배포를 지원합니다. 일괄 예측 배포는 스케줄링 기능을 통해 주기적으로 데이터를 처리하고 예측할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션 배포는 REST API를 통해 쉽게 호출할 수 있습니다.
이제 마지막으로 저희의 리소스를 확인해보세요:
감사합니다!