반응형 llm19 대규모 언어 모델 파인튜닝의 모든 것 대규모 언어 모델(llm)과 파인튜닝은 현대 비즈니스에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 LLM의 중요성과 파인튜닝 과정에 대해 자세히 설명합니다. 목차 파인튜닝 개념과 필요성 파인튜닝의 정의와 중요성 LLM의 한계와 발전 방향 파인튜닝이 필요한 이유 파인튜닝 방법론 full fine-tuning과 repurposing 설명 지도 및 비지도 파인튜닝의 차이 파인튜닝 .. 2025. 1. 27. RAG 시스템 성능 비교: 검색 정확도와 응답 유사성 최적화 retrieval-augmented generation (rag) 기술의 성능 개선 및 비교가 필수적입니다. 본 연구는 다양한 기술 조합의 검색 정확도와 답변 유사성을 심층적으로 분석해 기초 데이터를 제공합니다. 목차 핵심 RAG 기술 분석 sentence-window retrieval의 장점과 약점 hyde와 llm rerank의 성능 통합 multi-query의 한계와 가능성 검색 정확도 평가 및 결과 검색 정확도의 통계적 검증 .. 2025. 1. 26. 랭체인 개념과 활용법으로 앱 개발하기 랭체인은 거대 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자들은 다양한 인공지능 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 목차 랭체인이란 무엇인가? 랭체인의 기본 개념 설명 거대 언어 모델과의 관계 애플리케이션 라이프사이클 랭체인의 활용 사례 대화형 챗봇 개발하기 질의응답 시스템 구축 워크플로우 자동화 도입 .. 2025. 1. 25. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
