반응형 머신러닝8 ChatQA 2의 혁신: 긴 컨텍스트와 RAG 통합의 새 패러다임 ChatQA 2는 긴 컨텍스트 처리와 RAG 기술을 결합하여 오픈소스 모델의 성능을 한 단계 끌어올렸습니다. 대형 언어 모델에서의 혁신적인 접근 방식이 주목받고 있습니다. 목차 ChatQA 2의 성능 향상 요소 긴 컨텍스트에 대한 새로운 접근법 RAG 기술 통합의 효과 128k 컨텍스트 창의 장점 RAG와 긴 컨텍스트의 상호작용 RAG를 통한 효율적인 정보 처리 문맥 인식의 정확성 향상 .. 2025. 2. 12. open-rag와 LLMS의 진화: 추론 능력 강화 비결 open-rag 프레임워크는 오픈 소스 대형 언어 모델에 새로운 가능성을 제시합니다. 이 모델은 데이터 검색과 통합 능력을 극대화하여 현대 NLP 작업의 정확성을 높이고 있습니다. 목차 open-rag 프레임워크 개요 이론적 배경과 필요성 고난이도 쿼리에 대한 접근법 랭킹 및 필터링 기술 유용한 정보로의 접근을 돕는 버튼 리서치 결과 동향 조사 직접 실험한 접근 방법 활용 기술적 요소.. 2025. 2. 11. 차세대 인공지능 검색 기술 RAG의 혁신적 발전 RAG는 대규모 언어 모델의 한계를 극복하고, 정보 검색 및 생성의 품질을 향상시키는 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 RAG의 주요 구성 요소와 패러다임 변화를 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 목차 RAG의 패러다임 변화와 핵심 구성 요소 Naive RAG: 기본 검색-생성 구조 Advanced RAG: 최적화된 검색 전후 과정 Modular RAG: 유연하고 적응성 있는 설계 RAG의 검색 증강 기술과 응용 Iterative Retrieval: .. 2025. 2. 9. 코드 없이 배우는 데이터 분석 기초부터 시작하기 데이터 분석의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 파이썬이나 복잡한 이론 없이도 데이터 분석을 접근할 수 있는 방법을 소개합니다. 목차 코드 없이 데이터 분석 시작하기 데이터 분석의 기초 개념 오렌지3 활용법 비주얼 분석의 중요성 데이터 분석 절차의 이해 분석 기획과 데이터 수집 데이터 전처리와 특징 모델 적용 및 성과 평가 AI와 머신러닝의 역할.. 2025. 2. 7. 이전 1 2 다음 반응형
