microsoft/LMOps
General technology for enabling AI capabilities w/ LLMs and MLLMs
What it solves
LMOps는 기반 모델을 사용해 AI 제품을 만들 때 직면하는 근본적인 기술 과제를 해결합니다. 대형 언어 모델(LLM) 및 생성 AI의 효율성, 정확성, 확장성을 향상시키는 데 중점을 두며, 특히 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 윈도우 길이, 추론 속도, 모델 정렬의 제한을 목표로 합니다.
How it works
이 프로젝트는 연구 이니셔티브로서 여러 특화 기술을 개발·구현합니다:
- Prompt Intelligence: 강화 학습(Promptist)을 사용해 프롬프트를 자동 최적화하고, 자연어를 넘어선 세밀한 사양을 제공하는 확장 가능한 인터페이스(X-Prompt)를 만듭니다.
- Context Management: 구조화된 프롬프트를 구현해 LLM이 최대 1,000개의 데모 예시를 효율적으로 처리하도록 합니다.
- LLM Acceleration (LLMA): 참고 문서(예: RAG에서 사용하는 문서)에서 텍스트 스팬을 직접 복사·검증해 입력에 삽입함으로써 추론 속도를 2‑3배 가속화하고 중복 생성을 방지합니다.
- Alignment and Customization: 특정 도메인에 LLM을 맞추고 LLM 기반 피드백을 활용해 정렬하는 방법을 연구합니다.
Who it’s for
이 프로젝트는 LLM 성능을 최적화하고 추론 지연을 줄이며 인컨텍스트 학습을 확장해야 하는, 프로덕션 수준 AI 애플리케이션을 구축하는 AI 연구자와 개발자를 주요 대상으로 합니다.
Highlights
- Automatic Prompt Optimization: 모델 출력 품질을 향상시키는 자동 프롬프트 최적화 도구.
- Lossless Acceleration: 추가 모델 없이도 추론을 크게 가속화하는 방법.
- Structured Prompting: 대량의 예시에도 인컨텍스트 학습을 확장할 수 있는 능력.
- Extensible Prompts: 보다 정밀한 제어를 위해 비자연어 지시를 지원합니다.