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EmOJi
Mention
벨루가 고급 설정, 기본 설정.
그래서, 벨루가를 대체 왜 배워야하는가?
그럼에도, 벨루가를 왜 기업들은 사용하는가?
모르겠다. 그래서 어떻게 연동할 수 있는데?
먼저, 소비자 욕구 부터 파악해야 된다.
소비자 욕구 알기전에 내 상태 부터 점검한다.
아는 것은 무엇이고, 모르는 것은 무엇인가?
[ WHY ] - 힘듬, 복잡, 편함.
왜 쳇봇을 사용할려고 하는거야?
왜 쓰고 싶어?
왜 답답하니?
👊
🧐 그래, 그거야.
하나, 정리가 안되어있어. 자료 정리하고 싶어. 힘들어.
둘, 뭔가 복잡해.
셋, 편해지고 싶어.
그래, 먼저 계획이 필요한거야.
넌 챗봇을 만들고 싶다고 생각했어.
그런데, 그 다음 계획이 없지.
뭐부터할거야?
[ HOW ]
😱 그런데, 어떻게 할건데?
모르겠어 그냥 모르면되?
내가 뭘 모르는거지? 단어를 모르는거야.
언어를 모르는거야. 어떤 언어?
벨루가. 플레이그라운드. 마크다운. 에이치티엠엘.
마인드맵. 클루드. 쳇지피티.
쿼리, 퀘스천, 다큐먼트, 엔서, 태그, 골뱅이. 분류. 구조화. 라그(RAG), 법령.
문서. CSV. TXT. NOTION.
어떤 문서로 정리해야되는건가?
데이터 처리는 어떻게 할 것 인가?
[ WHAT ] [ HOW ]
😮💨 초보자는 아무리해도 모르겠는, 고급 설정
설정
1. 기본 설정
2. 문서 관리
3. 멤버 관리 ( 권한 부여 )
4. 고급 설정
Temperature
Maximum Length
Frequency Penalty
Presence Penalty
유저 프롬프트
사용자 프롬프트
하… 도통 뭔지를 모르겠어.
1. QUERY가 대체 뭐야.
2. DOCUMENT는 왜.
3. DOCUMENT_TEXT 는…이해는되는데 왜..?
[ JSON. REACT. MARKDOWN. LLM. RAG. OPEN AI. RAG ]
어렵다고!! 쉽게 좀 설명해줄 사람없냐.
JSON
├── Key-Value Pairs
├── Serialization
├── Data Interchange Format
└── JavaScript Object Notation
REACT
├── JavaScript Library
├── Component-Based Architecture
│ ├── Functional Components
│ └── Class Components
├── Virtual DOM
├── JSX
└── State Management
├── useState
├── useEffect
└── Context API
MARKDOWN
├── Lightweight Markup Language
├── Plain Text Formatting
│ ├── Headings
│ ├── Lists
│ ├── Links
│ └── Code Blocks
└── Conversion to HTML
LLM (Large Language Model)
├── Natural Language Processing
├── Transformer Architecture
│ ├── Attention Mechanism
│ └── Self-Attention
├── Pre-training
│ ├── Masked Language Modeling
│ └── Next Sentence Prediction
└── Applications
├── Text Generation
├── Question Answering
└── Summarization
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
├── Information Retrieval
│ ├── Search Engine
│ └── Knowledge Base
├── Language Model
└── Applications
├── Open-Domain Question Answering
└── Fact-Checking
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ └── InstructGPT
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
└── Image Generation[ 분류 시작 - CHAT GPT 4도 넣어줘 ]
GPT-4는 OpenAI에서 최근 출시한 대규모 언어 모델로,
GPT-3에 비해 향상된 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다.
멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 오디오 등) 처리 가능
향상된 추론 및 문제 해결 능력
다양한 작업에서 높은 성능 발휘
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs (Text, Image, Audio)
│ ├── Improved Reasoning and Problem-Solving
│ └── Higher Performance in Various Tasks
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
└── Image Generation[ 개념 추가1 - OPEN AI ( PLAYGROUND ) ]
Playground의 설정 항목들은 다음과 같습니다:
Text Generation
Temperature: 출력 결과의 랜덤성 조절
Top-p (Nucleus Sampling): 상위 확률 토큰만 샘플링
Max Output Length: 최대 출력 길이 설정
Stop Sequences: 특정 시퀀스에서 생성 중지
Image Generation
Image Size: 생성 이미지 크기 설정
Number of Images: 생성할 이미지 수 설정
Image Quality: 이미지 품질 수준 설정
Settings
Model Selection: 사용할 언어 모델 선택 (GPT-3, InstructGPT, GPT-4 등)
Maximum Length: 입/출력 토큰 길이 제한 설정
Presence Penalty: 반복 페널티 설정 (동일 토큰 반복 억제)
Frequency Penalty: 일반적인 토큰 페널티 설정
Best Of: 생성된 후보 출력 중 최상의 결과 선택 수
이러한 설정 옵션들을 통해 OpenAI Playground에서 생성 결과를 세밀하게 조절할 수 있습니다.
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs (Text, Image, Audio)
│ ├── Improved Reasoning and Problem-Solving
│ └── Higher Performance in Various Tasks
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature (Output Randomness)
│ ├── Top-p (Nucleus Sampling)
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection (GPT-3, InstructGPT, GPT-4, etc.)
├── Maximum Length (Input/Output Token Limits)
├── Presence Penalty (Repetition Penalty)
├── Frequency Penalty (Penalizing Common Tokens)
└── Best Of (Number of Candidate Outputs)[ 개념 추가3 - TOP P, TOP K ] / P.K 니네 무슨 케이팝이냐?
Top-p (Nucleus Sampling)와 Top-k (Top-k Sampling)는
모두 언어 모델의 출력을 다양화하기 위한 샘플링 기법입니다.
Top-p (Nucleus Sampling)
누적 확률이 특정 임계값(p)에 도달할 때까지 상위 확률 토큰만 샘플링합니다.
다양한 출력을 생성할 수 있습니다.
Top-k (Top-k Sampling)
상위 k개의 고확률 토큰만 샘플링합니다.
다양성을 높이면서도 품질을 유지할 수 있습니다.
두 기법 모두 다양성을 높이는 역할을 하지만,
Top-p는 확률 기반으로 샘플링하고
Top-k는 고정된 수의 토큰을 사용합니다.
적절한 기법을 선택하여 원하는 다양성과 품질 수준을 조정할 수 있습니다.
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs (Text, Image, Audio)
│ ├── Improved Reasoning and Problem-Solving
│ └── Higher Performance in Various Tasks
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature (Output Randomness)
│ ├── Top-p (Nucleus Sampling)
│ │ ├── Cumulative Probability Cutoff
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Top-k (Top-k Sampling)
│ │ ├── Fixed Number of Top Tokens
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection (GPT-3, InstructGPT, GPT-4, etc.)
├── Maximum Length (Input/Output Token Limits)
├── Presence Penalty (Repetition Penalty)
├── Frequency Penalty (Penalizing Common Tokens)
└── Best Of (Number of Candidate Outputs)[ 4. 개념정리 ]
[ 항상 이쯤되면 모르겠더라고. 나 뭐하고 있니? ]
[ 지금까지 한거 모두 정리해 - CLAUDE ]
이렇게 정리한 마인드맵에는
JSON, React, Markdown, 대규모 언어 모델(LLM),
검색 증강 생성(RAG), OpenAI Playground와 관련된 주요 개념들이 포함되어 있습니다.
각 개념은 하위 개념들과 함께 계층적으로 구조화되어 있어 전체적인 관계를 파악하기 쉽습니다.
특히 OpenAI Playground 부분에서는
GPT 모델들과 Playground의 다양한 설정 옵션들에 대해 자세히 다루고 있습니다.
텍스트 생성을 위한 Temperature, Top-p, Top-k 등의 샘플링 기법과 이미지 생성 설정, 모델 선택, 최대 길이 제한 등 다양한 설정 항목들이 포함되어 있습니다.
이 마인드맵을 활용하면 관련 개념들을 종합적으로 이해하고, 각 개념 간의 연관성을 파악하는 데 도움이 될 것입니다.
JSON
├── Key-Value Pairs
├── Serialization
├── Data Interchange Format
└── JavaScript Object Notation
REACT
├── JavaScript Library
├── Component-Based Architecture
│ ├── Functional Components
│ └── Class Components
├── Virtual DOM
├── JSX
└── State Management
├── useState
├── useEffect
└── Context API
MARKDOWN
├── Lightweight Markup Language
├── Plain Text Formatting
│ ├── Headings
│ ├── Lists
│ ├── Links
│ └── Code Blocks
└── Conversion to HTML
LLM (Large Language Model)
├── Natural Language Processing
├── Transformer Architecture
│ ├── Attention Mechanism
│ └── Self-Attention
├── Pre-training
│ ├── Masked Language Modeling
│ └── Next Sentence Prediction
└── Applications
├── Text Generation
├── Question Answering
└── Summarization
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
├── Information Retrieval
│ ├── Search Engine
│ └── Knowledge Base
├── Language Model
└── Applications
├── Open-Domain Question Answering
└── Fact-Checking
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs (Text, Image, Audio)
│ ├── Improved Reasoning and Problem-Solving
│ └── Higher Performance in Various Tasks
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature (Output Randomness)
│ ├── Top-p (Nucleus Sampling)
│ │ ├── Cumulative Probability Cutoff
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Top-k (Top-k Sampling)
│ │ ├── Fixed Number of Top Tokens
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection (GPT-3, InstructGPT, GPT-4, etc.)
├── Maximum Length (Input/Output Token Limits)
├── Presence Penalty (Repetition Penalty)
├── Frequency Penalty (Penalizing Common Tokens)
└── Best Of (Number of Candidate Outputs)5. 내가 널 못 믿지.
검토 후 몇 가지 부분을 수정하고 추가했습니다.
OpenAI의 코드 생성 모델인 Codex를 추가했습니다.
Playground의 Model Selection 설정에 Codex를 포함시켰습니다.
전반적으로 마인드맵에 주요 개념들이 잘 포함되어 있는 것 같습니다.
하지만 추가적으로 빠진 부분이 있다면 알려주시기 바랍니다.
필요에 따라 계속해서 마인드맵을 보완하고 수정하겠습니다.
JSON
├── Key-Value Pairs
├── Serialization
├── Data Interchange Format
└── JavaScript Object Notation
REACT
├── JavaScript Library
├── Component-Based Architecture
│ ├── Functional Components
│ └── Class Components
├── Virtual DOM
├── JSX
└── State Management
├── useState
├── useEffect
└── Context API
MARKDOWN
├── Lightweight Markup Language
├── Plain Text Formatting
│ ├── Headings
│ ├── Lists
│ ├── Links
│ └── Code Blocks
└── Conversion to HTML
LLM (Large Language Model)
├── Natural Language Processing
├── Transformer Architecture
│ ├── Attention Mechanism
│ └── Self-Attention
├── Pre-training
│ ├── Masked Language Modeling
│ └── Next Sentence Prediction
└── Applications
├── Text Generation
├── Question Answering
└── Summarization
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
├── Information Retrieval
│ ├── Search Engine
│ └── Knowledge Base
├── Language Model
└── Applications
├── Open-Domain Question Answering
└── Fact-Checking
OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs (Text, Image, Audio)
│ ├── Improved Reasoning and Problem-Solving
│ └── Higher Performance in Various Tasks
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
├── Codex (Code Generation Model)
└── Playground (Interactive Web Interface)
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature (Output Randomness)
│ ├── Top-p (Nucleus Sampling)
│ │ ├── Cumulative Probability Cutoff
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Top-k (Top-k Sampling)
│ │ ├── Fixed Number of Top Tokens
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection (GPT-3, InstructGPT, GPT-4, Codex etc.)
├── Maximum Length (Input/Output Token Limits)
├── Presence Penalty (Repetition Penalty)
├── Frequency Penalty (Penalizing Common Tokens)
└── Best Of (Number of Candidate Outputs)6. 잠깐, 여기까지 주제가뭐야?
JSON 부터 끝까지 점검.
네, JSON부터 다시 한번 꼼꼼히 점검해보겠습니다.
JSON
키-값 쌍으로 이루어진 데이터 표현 형식
직렬화와 데이터 교환에 활용
JavaScript 객체 표기법을 기반으로 함
연관 용어: XML, YAML
REACT
컴포넌트 기반 UI 라이브러리
가상 DOM을 사용하여 효율적 렌더링
JSX 문법을 사용하여 UI 작성
상태 관리를 위해 Hooks(useState, useEffect 등) 제공
연관 용어: Vue.js, Angular, Redux, MobX
MARKDOWN
가벼운 마크업 언어
일반 텍스트로 포맷팅 가능 (제목, 목록, 링크 등)
HTML로 변환되어 렌더링
연관 용어: reStructuredText, AsciiDoc
LLM
자연어 처리를 위한 대규모 언어 모델
트랜스포머 기반 아키텍처와 주의력 메커니즘 사용
사전 학습 기법 (Masked LM, Next Sentence Prediction 등)
텍스트 생성, 질의응답, 요약 등에 활용
연관 용어: BERT, GPT, T5, PALM
RAG
검색 증강 생성 모델
정보 검색과 언어 모델을 결합
지식 베이스로부터 관련 문맥 정보를 활용
개방형 질의응답, 사실 확인 등에 활용
연관 용어: Dense Passage Retrieval, FiD
OPENAI (PLAYGROUND)
인공지능 연구 기업
GPT, DALL-E, Whisper 등 모델 개발
Playground는 인터랙티브 웹 인터페이스
코드 완성, 텍스트/이미지 생성 기능 제공
샘플링, 모델 선택, 출력 길이 등 다양한 설정 옵션
이 마인드맵의 주제는 '인공지능 및 관련 기술'입니다. 자연어 처리, 웹 개발, 데이터 표현 등 다양한 분야의 개념들이 포함되어 있습니다. 특히 OpenAI와 관련된 대규모 언어 모델, 텍스트/이미지 생성 기술 등에 중점을 두고 있습니다.
추가적으로 연관된 용어나 개념이 있다면 더 보완하겠습니다.
7. JSON. REACT 니네가 궁금해.
JSON (JavaScript Object Notation)은 데이터 교환 형식으로, 키-값 쌍으로 구성된 경량화된 데이터 표현 방식입니다. JSON은 언어에 구애받지 않고 다양한 프로그래밍 언어에서 지원되며, API 통신, 설정 파일, 데이터 저장소 등에서 활용됩니다.
React는 Facebook에서 개발한 JavaScript 라이브러리로, 사용자 인터페이스 개발을 위한 컴포넌트 기반 아키텍처를 제공합니다. 가상 DOM과 JSX 문법을 사용하며, 상태 관리를 위한 Hooks와 다양한 생태계(라우터, 상태 관리 라이브러리 등)를 갖추고 있습니다. React는 주로 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션(React Native), 싱글 페이지 애플리케이션 개발에 활용됩니다.
두 기술은 서로 다른 목적을 가지고 있지만, React 애플리케이션에서 JSON을 데이터 전송 및 저장을 위한 형식으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, API 통신 시 JSON 형태로 데이터를 주고받거나, 설정 파일을 JSON 형식으로 저장할 수 있습니다.
JSON
├── Data Interchange Format
│ ├── Key-Value Pairs
│ ├── Serialization
│ └── Language-Independent
├── Used for Data Transfer
│ ├── APIs
│ ├── Configuration Files
│ └── Data Storage
└── Supported in Many Programming Languages
├── JavaScript
├── Python
├── Java
└── ...
REACT
├── JavaScript Library
│ ├── Component-Based Architecture
│ │ ├── Functional Components
│ │ └── Class Components
│ ├── Virtual DOM
│ └── JSX
├── UI Development
│ ├── Web Applications
│ ├── Mobile Applications (React Native)
│ └── Single Page Applications (SPA)
├── State Management
│ ├── useState
│ ├── useEffect
│ └── Context API
└── Ecosystem
├── React Router
├── Redux
├── React Testing Library
└── ...[ 8 ] 그래. 다시 나 무슨생각하고 있니? 연결해 ]
JSON (JavaScript Object Notation)
키-값 쌍으로 구성된 데이터 구조
객체를 텍스트 형태로 표현하는 경량의 데이터 교환 형식
프로그래밍 언어에 구애받지 않고 사람이 읽고 쓰기 쉬움
직렬화를 통해 데이터 전송 및 저장에 활용
React
Facebook에서 개발한 JavaScript 라이브러리
컴포넌트 기반 아키텍처로 UI 구성
함수형 컴포넌트와 클래스 컴포넌트 지원
가상 DOM 사용으로 효율적인 렌더링 수행
JSX 문법으로 컴포넌트 내 UI 작성
Hooks(useState, useEffect 등)를 통한 상태 관리
Context API로 전역 상태 관리도 가능
Markdown
가벼운 마크업 언어로 일반 텍스트 문서 작성
제목, 목록, 링크, 코드 블록 등의 포맷팅 지원
마크다운 문서를 HTML로 변환하여 렌더링
LLM (Large Language Model, 대규모 언어 모델)
자연어 처리를 위한 대규모 인공신경망 모델
트랜스포머 아키텍처와 자기 주의력 메커니즘 사용
사전 학습 기법 (마스크드 언어 모델링, 다음 문장 예측 등)
텍스트 생성, 질의응답, 요약 등 다양한 작업 수행
RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)
정보 검색과 언어 모델을 결합한 기술
검색 엔진과 지식 베이스 활용
생성 모델에 관련 문맥 정보를 제공하여 성능 향상
개방형 질의응답, 사실 확인 등의 작업 에 활용
OpenAI (Playground)
인공지능 연구 기업인 OpenAI의 제품
GPT, DALL-E, Whisper, Codex 등의 모델 개발
Playground는 웹 기반 인터페이스
코드 완성, 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 기능 제공
온도, 탑-p/탑-k 샘플링, 모델 선택, 최대 길이 등의 설정 옵션
이렇게 JSON, React, Markdown, 대규모 언어 모델, 검색 증강 생성, OpenAI Playground 등 다양한 개념에 대해 상세히 설명했습니다. 각 개념의 정의와 핵심 기능, 하위 개념들을 포함하여 마인드맵을 보완했습니다. 추가적인 설명이 필요한 부분이 있다면 언제든 말씀해주세요.
[ 10 ] - Chatbot Development
Markdown
JSON
JSON (JavaScript Object Notation)은 데이터 교환 형식으로, 키-값 쌍으로 구성된 경량화된 데이터 표현 방식입니다. 직렬화를 통해 데이터 전송 및 저장에 활용되며, 프로그래밍 언어에 구애받지 않고 사람이 읽고 쓰기 쉽습니다.
Key-Value Pairs
Serialization
Data Interchange Format
JavaScript Object Notation
REACT
React는 Facebook에서 개발한 JavaScript 라이브러리로, 사용자 인터페이스 개발을 위한 컴포넌트 기반 아키텍처를 제공합니다. 가상 DOM과 JSX 문법을 사용하며, Hooks(useState, useEffect 등)를 통해 상태 관리를 수행합니다.
JavaScript Library
Component-Based Architecture
Functional Components
Class Components
Virtual DOM
JSX
State Management
useState
useEffect
Context API
전반적으로 JSON, React, Markdown, 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), OpenAI Playground 등의 개념이 포함되어 있습니다. 특히 OpenAI Playground에서는 GPT 모델, DALL-E, Whisper, Codex 등에 대한 내용과 다양한 설정 옵션(Temperature, Top-p/Top-k 샘플링, 모델 선택, 최대 길이 제한 등)을 자세히 다루고 있습니다.
이 마인드맵과 Markdown 문서를 통해 각 개념들을 체계적으로 정리하고 이해할 수 있습니다. 특히 JSON과 React에 대해서는 보다 깊이 있게 설명했습니다.
Chatbot Development
├── JSON
│ ├── Key-Value Pairs
│ ├── Serialization
│ ├── Data Interchange Format
│ └── JavaScript Object Notation
├── REACT
│ ├── JavaScript Library
│ ├── Component-Based Architecture
│ │ ├── Functional Components
│ │ └── Class Components
│ ├── Virtual DOM
│ ├── JSX
│ └── State Management
│ ├── useState
│ ├── useEffect
│ └── Context API
├── MARKDOWN
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├── LLM (Large Language Model)
│ ├── Natural Language Processing
│ ├── Transformer Architecture
│ │ ├── Attention Mechanism
│ │ └── Self-Attention
│ ├── Pre-training
│ │ ├── Masked Language Modeling
│ │ └── Next Sentence Prediction
│ └── Applications
│ ├── Text Generation
│ ├── Question Answering
│ └── Summarization
├── RAG (Retrieval-Augmented Generation)
│ ├── Information Retrieval
│ │ ├── Search Engine
│ │ └── Knowledge Base
│ ├── Language Model
│ └── Applications
│ ├── Open-Domain Question Answering
│ └── Fact-Checking
└── OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs
│ ├── Improved Reasoning
│ └── Higher Performance
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
├── Codex (Code Generation Model)
└── Playground
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature
│ ├── Top-p Sampling
│ │ ├── Cumulative Probability
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Top-k Sampling
│ │ ├── Fixed Number of Tokens
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection
├── Max Length
├── Presence Penalty
├── Frequency Penalty
└── Best Of[ 11 ]
이 마인드맵은
챗봇 개발과 관련된 다양한 개념들을 계층적으로 구조화하여 정리하고 있습니다. JSON, React, Markdown, 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), OpenAI Playground 등의 주요 주제들이 포함되어 있습니다.
Chatbot Development
├── JSON
│ ├── Key-Value Pairs
│ ├── Serialization
│ ├── Data Interchange Format
│ └── JavaScript Object Notation
├── REACT
│ ├── JavaScript Library
│ ├── Component-Based Architecture
│ │ ├── Functional Components
│ │ └── Class Components
│ ├── Virtual DOM
│ ├── JSX
│ └── State Management
│ ├── useState
│ ├── useEffect
│ └── Context API
├── MARKDOWN
│ ├── Lightweight Markup Language
│ ├── Plain Text Formatting
│ │ ├── Headings
│ │ ├── Lists
│ │ ├── Links
│ │ └── Code Blocks
│ └── Conversion to HTML
├── LLM (Large Language Model)
│ ├── Natural Language Processing
│ ├── Transformer Architecture
│ │ ├── Attention Mechanism
│ │ └── Self-Attention
│ ├── Pre-training
│ │ ├── Masked Language Modeling
│ │ └── Next Sentence Prediction
│ └── Applications
│ ├── Text Generation
│ ├── Question Answering
│ └── Summarization
├── RAG (Retrieval-Augmented Generation)
│ ├── Information Retrieval
│ │ ├── Search Engine
│ │ └── Knowledge Base
│ ├── Language Model
│ └── Applications
│ ├── Open-Domain Question Answering
│ └── Fact-Checking
└── OPENAI (PLAYGROUND)
├── AI Research Company
├── GPT (Generative Pre-trained Transformer)
│ ├── GPT-3
│ ├── InstructGPT
│ └── GPT-4
│ ├── Multimodal Inputs
│ ├── Improved Reasoning
│ └── Higher Performance
├── DALL-E (Text-to-Image Generation)
├── Whisper (Speech Recognition)
├── Codex (Code Generation Model)
└── Playground
├── Code Completion
├── Text Generation
│ ├── Temperature
│ ├── Top-p Sampling
│ │ ├── Cumulative Probability
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Top-k Sampling
│ │ ├── Fixed Number of Tokens
│ │ └── Diverse Sampling
│ ├── Max Output Length
│ └── Stop Sequences
├── Image Generation
│ ├── Image Size
│ ├── Number of Images
│ └── Image Quality
└── Settings
├── Model Selection
├── Max Length
├── Presence Penalty
├── Frequency Penalty
└── Best Of[ 12 ]
초보자 관점. 용어 정리.
결론, 벨루가를 알아야. 챗봇이 보인다. 처음부터 끝까지.
소비자 입장에서 어떻게 사용하면되니?
소비자 입장에서 Valuga의 시스템을 활용하여 챗봇에 데이터를 학습시키고자 한다면, 다음과 같이 데이터를 정리하는 것이 좋습니다.
데이터 수집
학습시키고자 하는 주제 및 도메인과 관련된 다양한 데이터 수집
웹페이지, PDF 문서, 데이터베이스 등 다양한 소스로부터 데이터 수집
구조화된 데이터(테이블, JSON 등)와 비구조화 데이터(텍스트 문서) 모두 포함
데이터 전처리
수집한 데이터에서 노이즈 제거 (광고, 불필요한 HTML 태그 등)
철자 검사 및 오탈자 수정
문장 분리, 토큰화 등 기본적인 텍스트 전처리 작업 수행
데이터 주석
질문-답변 쌍 형태로 데이터 주석 작업 수행
각 질문에 대한 답변과 출처 문서를 명시
도메인 전문가 또는 크라우드소싱을 활용하여 주석 작업 가능
데이터 포맷팅
Valuga 시스템에서 요구하는 특정 데이터 포맷으로 변환
예를 들어 JSON-line 포맷 등
메타데이터(카테고리, 태그 등) 추가
데이터 분할
전체 데이터를 학습용, 검증용, 테스트용으로 분할
일반적으로 80% 학습용, 10% 검증용, 10% 테스트용으로 나눔
데이터 업로드
분할하고 포맷팅한 데이터를 Valuga 플랫폼에 업로드
Valuga에서 제공하는 API나 웹 인터페이스를 통해 업로드 가능
이렇게 준비한 고품질 데이터를 활용하면, Valuga의 RAG 모델을 통해 챗봇에 효과적으로 학습을 시킬 수 있습니다. 지속적인 데이터 수집과 주석을 통해 모델의 성능을 지속 개선할 수 있습니다.네, 지금까지 논의한 내용을 종합하여 마인드맵으로 정리하고 자세히 설명하겠습니다.
Valuga: 자연어 기반 지식베이스 대화 AI 플랫폼
┣ 비전
┃ ┗ 세상의 모든 지식과 자연스러운 대화 연결
┣ 핵심 가치
┃ ┣ 정확성 - 신뢰할 수 있는 정보 제공
┃ ┣ 편리성 - 자연어 기반 정보 접근성 향상
┃ ┣ 포용성 - 차별 없는 지식 기회 제공
┃ ┣ 확장성 - 지속 학습을 통한 성장
┃ ┗ 보안/윤리 - 개인정보 보호 및 AI 윤리 준수
┣ 기술 로드맵
┃ ┣ 문서/데이터 통합
┃ ┃ ┣ 다양한 데이터 소스 연동
┃ ┃ ┗ 통합 지식베이스 구축
┃ ┣ 대화 모델링 고도화
┃ ┃ ┣ 맥락 이해 및 복합 질의 처리
┃ ┃ ┗ 자연어 생성 모델 발전
┃ ┣ 다중 모달리티 지원
┃ ┃ ┣ 텍스트
┃ ┃ ┣ 음성
┃ ┃ ┣ 이미지
┃ ┃ ┗ AR/VR/XR
┃ ┣ 특화 도메인 개발
┃ ┃ ┣ 금융
┃ ┃ ┣ 의료
┃ ┃ ┣ 제조
┃ ┃ ┗ 맞춤형 지식베이스/대화 모델
┃ ┗ 대규모 확장 아키텍처
┃ ┣ 클라우드 인프라 활용
┃ ┗ 무한 확장성 지원
┣ RAG (Retrieval Augmented Generation) 모델
┃ ┣ 문서 검색 모듈
┃ ┃ ┣ 정보 검색 기법 (BM25, TF-IDF 등)
┃ ┃ ┣ 문서 임베딩 및 유사도 기반 검색
┃ ┃ ┗ 구조화/비구조화 데이터 통합 검색
┃ ┣ 지식 증강 학습
┃ ┃ ┗ 검색 문서를 생성 모델에 추가 입력
┃ ┣ 모델 미세조정
┃ ┃ ┗ 도메인 데이터로 사전학습 모델 조정
┃ ┣ 응답 생성 및 재랭킹
┃ ┃ ┣ 생성 모델로 초기 응답 생성
┃ ┃ ┗ 문서-응답 관련성 기반 재랭킹
┃ ┗ 통합 대화 시스템 파이프라인
┃ ┣ 문서 검색 -> 지식 증강 -> 응답 생성 -> 재랭킹
┃ ┗ 최종 고품질 응답 생성
┣ 미래 예측
┃ ┣ 특화 도메인 AI 어시스턴트 제품 출시
┃ ┣ 일반 대중 서비스로 확장
┃ ┣ 실제 사람과 구분 불가능한 수준의 자연스러운 대화 지원
┃ ┗ 대화형 AI 필수 플랫폼으로 자리매김
이제 상세히 설명하겠습니다:
Valuga는 '세상의 모든 지식과 자연스러운 대화를 연결'하는 것을 비전으로 합니다. 이를 위해 정보의 정확성, 접근 편리성, 포용성, 지속 확장성, 보안/윤리 등의 가치를 추구합니다.
기술 로드맵으로는 데이터 통합, 대화 모델링 발전, 다중 모달리티 지원, 특화 도메인 적용, 대규모 확장 아키텍처 등이 있습니다.
특히 RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델은 Valuga의 핵심 기술입니다. 문서 검색, 지식 증강, 응답 생성의 통합 파이프라인으로 구성됩니다. 폭넓은 데이터에서 관련 정보를 검색하여 생성 모델의 지식을 실시간으로 확장하는 방식입니다.
이를 통해 Valuga는 초기에 특화 도메인 AI 서비스를 출시하고, 점차 일반 대중 서비스로 확장할 계획입니다. 궁극적으로는 실제 사람과 구분하기 힘든 수준의 자연스러운 대화형 AI 플랫폼으로 자리잡는 것이 목표입니다.