반응형 llm19 AI 시대 반도체와 온디바이스 경쟁력 어떻게 확보할까 인공지능과 반도체의 결합은 향후 산업의 큰 변화를 예고합니다. 이 글에서는 AI 반도체와 온디바이스 기술의 산업 전망과 중요성을 살펴보겠습니다. 목차 AI 반도체 산업 동향 AI 반도체의 기술 진화 AI 반도체 시장 현황과 경쟁구도 국내 AI 반도체 산업 분석 온디바이스 AI의 발전 온디바이스 AI의 필요성과 장점 시장과 기업 동향 미래 온디바이스 AI 전망 .. 2025. 3. 15. 기업용 LLM의 미래와 혁신은? 생성형 AI 시대의 도래로 기업용 LLM의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이 글에서는 LLM의 진화와 기업들이 선호하는 도입 방식에 대해 알아보겠습니다. 목차 기업용 LLM의 필요성과 트렌드 AI 도입의 긍정적인 영향 온프레미스와 클라우드 방식 비교 기업 문화에 따른 도입 차이 보안성과 경량화의 중요성 작고 안전한 LLM의 필요성 온프레미스 LLM 구축의 장점 클라우드와 프라이빗 .. 2025. 3. 15. 멀티모달 llm 기반 멀티 에이전트 시스템과 no-code 플랫폼의 융합 본 연구는 no-code 플랫폼을 활용하여 멀티모달 llm 기반 멀티 에이전트 시스템을 구현하는 방법을 제시합니다. 이는 전문 개발 인력 없이도 AI 솔루션을 손쉽게 구축할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 목차 멀티모달 LLM의 개념 및 적용 멀티모달 러닝 개념과 중요성 대규모 언어 모델의 발전 기업 내 멀티모달 AI의 필요성 결론 No-code 플랫폼의 장점과 특징 비전문가도 이용 가능한 no-code 개발 .. 2025. 2. 12. 대규모 언어 모델을 위한 검색 증강 생성 기술 탐구 대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 RAG 기술은 외부 지식 통합을 통해 모델 성능을 향상시킵니다. 이번 글에서는 최신 RAG 발전과 그 핵심 요소를 살펴봅니다. 목차 RAG 기술의 진화 과정 및 구조 Naive RAG의 기본 개념과 한계 Advanced RAG의 개선 방식 모듈형 RAG의 유연한 아키텍처 RAG의 검색 및 임베딩 기법 효율적인 검색 소스 선택 🗂️ 임베딩 모델의 역할 및 최적화 🔍 .. 2025. 2. 12. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
