ChatGPT 2

퍼블릭 vs 프라이빗: 기업 데이터 보안을 위한 LLM은?

퍼블릭 LLM 사용의 한계 최근 창작, 번역, 챗봇 등 다방면에 활용되고 있는 생성형 AI 서비스들은, 일반적으로 거대 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 기반으로 합니다. LLM은 그 성능을 보장하기 위해 수십 억에서 수천 억 개의 매개변수를 가지며, 학습이나 추론에 고가의 전문 장비를 필요로 합니다. 이러한 특성때문에, 전문 장비 및 인프라를 갖추지 못한 기업은 자체적으로 LLM을 구축하기 어려우므로 퍼블릭(public) 또는 개방형 LLM을 이용하여 생성형 AI 서비스를 구축해야 합니다. 퍼블릭 LLM은 주로 API 형태로 제공되며, 대표적으로 ChatGPT 모델을 개발한 OpenAI 사에서 ChatGPT 모델을 API로 이용할 수 있도록 제공하고 있습니다. 하지만 퍼블릭..

DBMS/AgensSQL 2024.04.22

그래프 DB: Chat GPT의 핵심 기술

그래프 데이터베이스(DB)는 여러 방식으로 연결된 복잡한 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이자, 데이터의 성능을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 강력한 분석 솔루션입니다. 지식그래프 분야에서 잘 알려져 있는 것처럼 가장 유용한 그래프 DB의 활용 영역 중 하나는 자연어 처리(NLP) 및 Chat GPT 모델과 같은 챗봇, 나아가 인공지능(AI)의 영역입니다. Chat GPT : 챗봇을 더욱 인간답게 만드는 기술 챗봇(Chatbot)은 인간이 질문(Chat)을 하면, 데이터베이스 시스템에 저장된 지식을 검색하고 응답하는 인공지능(Bot)입니다. 물론 챗봇이 전혀 새로운 기술은 아닙니다. 그리고 우리가 이미 체감하고 있는 대로, 시장에 존재하는 많은 챗봇들의 성능이 그리 만족스럽지..