반응형 성능평가2 오픈소스를 활용한 RAG 모델 open-rag의 효과적 추론 향상 open-rag는 오픈소스 대규모 언어 모델을 통한 혁신적인 검색 증강 추론 기술로, 자연어 처리 분야에서의 정확도를 높여주는 방법론입니다. 이 프레임워크는 복잡한 추론 작업을 훨씬 더 효과적으로 수행할 수 있게 합니다. 목차 open-rag의 구조와 작동 원리 오픈소스 LLM과 RAG 통합 효율적인 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 복잡한 쿼리 처리 방법 Performance 향상을 위한 하이브리드 검색 방법론 검색 필요성 평가 기준 .. 2025. 2. 7. deepseek-v3 모델의 혁신과 성능 향상 deepseek-v3는 6710억 개의 파라미터를 가진 최신 Mixture-of-Experts 언어 모델로, 혁신적인 학습 방법을 통해 성능을 극대화합니다. 이 모델의 특징과 장점을 살펴봅니다. 목차 deepseek-v3의 아키텍처와 혁신 향상된 Mixture of Experts 구조 Auxiliary-Loss-Free Load Balancing Multi-Token Prediction 기법 Dynamic Expert Selection의 중요성 모델 학습 방법론과 .. 2025. 2. 6. 이전 1 다음 반응형
