🔭AWS, OpenAI를 겨냥한 LLM 프레임워크 발표!

안녕하세요 구독자님, 최신 DevOps 소식을 정리해서 공유해드리는 DevOps 여행을 위한 소식지입니다.

이번 소식지에선 Amazon Web Services에서 새로 제안한 LLM 프레임워크 Panda에 대해 다뤄보겠습니다.

🐼AWS에서 선보인 새로운 LLM 프레임워크, Panda

AWS의 AI Lab에서 데이터베이스에 특화된 LLM 프레임워크를 소개했습니다. Panda라는 이름을 가진 이번 프레임워크는, 사전 훈련된 LLM에 데이터베이스 특화된 문맥(Context)을 적용시킨 것이 특징이라고 합니다.

참고로 Panda라는 이름은 풀네임 Performance Debugging for Databases using LLM Agents에서 따온 거라고 하네요.😀

AWS는 'ChatGPT처럼 기존 LLM 서비스는 데이터베이스에 관한 질문에 대해 애매하거나 일반적인 답변을 할 뿐, 숙련된 데이터베이스 엔지니어에게 유용한 도움을 주진 않는다'며, 'Panda는 사전 훈련된 LLM에 데이터베이스 Context를 연결시킴으로써, 더욱 유용하고 특정 상황에 알맞은 트러블슈팅 조언을 제공할 수 있다'고 밝히며 Panda를 제안한 이유를 설명하고 있습니다.

그렇다면 Panda는 어떻게 더욱 유용한 답변을 제공할 수 있는 걸까요? Panda의 주요 특징 4가지를 정리하며 알아보겠습니다.

AWS는 데이터베이스 엔지니어들을 모집 후 숙련도에 따라 3개의 그룹으로 나눠 Panda를 시연했다고 하는데요. 대부분의 엔지니어들이 Panda를 긍정적으로 평가했다고 합니다.👍

가볍게 읽어보는 DevOps 지식: Grounding LLM

위에서 AWS의 Panda가 Grounding 메커니즘을 사용해서 ChatGPT의 단점을 보완한다고 했다고 했었죠. 이번에 살펴볼 주제는 기존 LLM의 한계를 넘어서기 위해 등장한 Grounding LLM입니다.

Grounding LLM은 특정 분야에 특화되어 더욱 정확한 답변을 제공하고자, 그 분야와 연관된 데이터나 컨텍스트를 활용하는 대규모 언어 모델을 말합니다.

ChatGPT와 같은 기존 언어 모델은 엄청난 규모의 전반적인 텍스트 데이터로 훈련되었는데요. 이로 인해 특정 분야에 대한 답변 생성이 어려운 경우가 발생합니다. Grounding LLM은 이러한 한계를 극복하고자 특정 분야나 데이터셋과 연관된 실질적인 정보에 특화시킨 언어 모델입니다.

그렇다면 Grouding LLM은 어떻게 활용할 수 있을까요?

🔭마치며...

AWS의 Panda는 이미 전세계적으로 독보적인 LLM 서비스인 ChatGPT를 겨냥함과 동시에, 데이터베이스 특화라는 자신만의 영역을 구축했는데요. 앞으로 AWS가 Panda를 시작으로 AI 분야에서 어떤 행보를 보일지 주목하게 됩니다. 

혹시 이번 내용 관련해서 더 궁금한 점이 있으시다면 아래 메일리 댓글 남겨주세요.😀

그럼, 다음 소식지에서 보다 알차고 흥미로운 내용으로 찾아뵙겠습니다.

감사합니다. 😺

🔗출처

Panda: Performance debugging for databases using LLM agents

AWS is readying LLM-based debugger for databases to take on OpenAI

Understanding Grounding LLMs and Retrieval-Augmented Generation

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