반응형 분류 전체보기95 ChatQA 모델이 GPT-4를 초월한 대화형 QA 성능 분석 ChatQA 모델이 기존의 GPT-4 성능을 초과할 수 있는 가능성에 대한 연구를 소개합니다. 이 모델은 혁신적인 학습 방법과 데이터 구성 덕분에 대화형 질문-응답 태스크에서 높은 성과를 기록했습니다. 목차 ChatQA의 기본 원리: 두 단계 학습법 Supervised Fine-Tuning(SFT) 및 Context-Enhanced Instruction Tuning Dense Retriever의 효과와 활용 무응답 처리 기법의 소개 ChatQA의 데이터셋과 성능 평가 .. 2025. 2. 11. 중소기업의 AI 물류 자동화 도입을 위한 전략과 성공 사례 AI와 물류 자동화는 중소기업의 경쟁력을 높이는 필수 기술입니다. 이 글에서는 효과적인 도입 전략과 사례를 제시합니다. 목차 AI와 물류 자동화의 개요 물류 자동화의 핵심 기술 소개 AI의 역할과 중요성 중소기업을 위한 AI 솔루션 성공적인 AI 도입 사례 영국 패션 브랜드의 혁신 한국 전자상거래 기업의 성공 AI 도입의 비즈니스 성과 중소기업.. 2025. 2. 11. LLM 평가를 위한 효과적인 방법과 절차 대규모 언어 모델(LLM)의 효과적인 평가 방법을 이해하는 것은 AI의 성능을 개선하는 데 필수적입니다. 다양한 평가 방법을 통해 모델의 품질을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있습니다. 목차 LLM 평가의 필수성 및 방법 자동화된 메트릭 평가의 중요성 LLM-as-judge의 활용 기법 휴리스틱 기반 평가 소개 합성 데이터셋을 통한 평가 개선 ragas 활용한 데이터셋 생성 방법 평가 지표로서의 context recall.. 2025. 2. 11. AI 혁신 RAG 기술의 이해와 활용 RAG 기술은 실시간 정보 검색과 데이터 생성의 융합을 통해 AI의 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 글을 통해 그 핵심 개념과 응용 사례를 살펴보세요. 목차 RAG의 작동 원리 및 장점 정보 검색과 생성의 통합 정확성 및 신뢰도의 향상 다양한 분야에서의 적용 가능성 RAG와 기존 AI 모델 비교 기존 AI 모델의 한계 RAG의 혁신적 접근법 실시간 데이터 연동의 중요성 .. 2025. 2. 10. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 24 다음 반응형
