양자화로 LLM 모델의 경량화 방법 – Quantization #1
이번에는 양자화(Quantization) 기술에 대해 정리해 보겠습니다. 오픈 소스로 공개되는 인공지능 언어 모델이 점점 더 많이 등장하고 있지만, 이러한 모델들은 상당히 고사양일 수록 그 모델 사이즈도 상당히 거대한 경우가 많습니다. 이러한 …
챗GPT o1과 DeepSeek-R1의 추론 능력 비교 – AI가 가져온 변화 #2
오늘은 지난 번 이야기한 “생성형 AI가 가져온 변화 #1”에 이어서 그 두 번째 이야기로 ChatGPT o1과 DeepSeek-R1에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 두 생성형 인공지능 모델의 공통점은 추론 능력을 보유하고 있다고 …
llama 3.2 1b 파인튜닝으로 한국어 능력 향상시키기 #4
드디어 파인튜닝(Fine-Tuning)이 완료되었습니다. 훈련 시작 시 80시간을 예상했으나, 워낙 오래된 PC라 보니 대략 20시간 정도 더 지연된 것 같습니다. 4일내 끝날 줄 알았지만 5일이 걸렸죠. 오늘은 이전 글 “llama fine …
llama fine tuning 방법 #2 – 목표 설정과 Dataset
지난 글에서 llama fine tuning을 위한 첫 번째 준비 작업으로 hugging face에서 다운로드한 llama 3.2 1b 모델을 포멧 변경하여 ollama 플랫폼에 맞게 생성하는 것까지 진행해 봤습니다. 오늘은 두 번째 준비 …
llama fine tuning 방법 #1 – gguf 파일 변환과 Ollama 모델 생성
오늘부터는 연속하여 llama fine tuning(라마 모델 파인 튜닝)에 대해 이야기해 보려 합니다. 특히 llama fine tuning을 위한 사전 작업과 튜닝 과정을 자세하게 다뤄볼 예정입니다. 지금까지 llama 3.1, llama 3.2를 설치하고 …