반응형 GPT-42 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. 오픈소스와 클로즈드소스 LLM의 대결 구도 분석 LLM 세계에서 오픈소스와 클로즈드소스의 접근 방식은 각기 다른 장단점을 지니고 있습니다. 이들 모델의 특징을 이해하는 것은 올바른 선택에 필수적입니다. 목차 오픈소스 LLM의 장단점 설명 투명성과 커뮤니티 지원의 이점 비용 효율적인 무료 사용 유지보수의 어려움과 보안 문제 클로즈드소스 LLM의 특징과 사례들 안정성과 보안성의 강점 상업적 모델과 사용자 지원 비용과 투명성의 단점 .. 2025. 2. 6. 이전 1 다음 반응형
