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큰 언어 모델의 도전

• 부정확한 정보 생성: LLM은 부정확하거나 오해의 소지가있는 정보를 생성 할 수 있으며, 이는 중요한 응용 프로그램에서 문제가 될 수 있습니다.
• 제한된 지식 기초: GPT-3과 같은 모델은 최근 정보를 포함하지 않는 고정 지식 기반을 가지고있어 동적 환경에서의 유용성을 제한합니다.
• 자원 강도 요구 사항: LLM을 교육하고 미세 조정하려면 상당한 계산 자원과 전문 지식이 필요합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 문제: LLM으로 민감한 비즈니스 데이터를 처리하면 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 제기됩니다.
• 평가 어려움: 다양한 사용 사례에서 LLM의 성능을 평가하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

큰 언어 모델 최적화

• 신속한 엔지니어링: 모델의 출력을 안내하기 위해 특정 프롬프트를 작성합니다. 이 기술은 응답의 관련성과 정확성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
• 정밀한 조정: 도메인별 데이터에서 모델을 재교육하여 특정 영역에서 성능을 향상시킵니다. 이것은 특정 비즈니스 요구에 맞게 모델을 사용자 정의하는 데 유용합니다.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 정의 모델의 생성 능력을 외부 지식 소스와 결합하여 응답 정확도를 향상시킵니다. RAG는 모델을 참조 라이브러리와 함께 제공하여 답변을 향상시키는 데 비유 할 수 있습니다.

올바른 최적화 방법 선택

• 신속한 엔지니어링: 광범위한 계산 리소스 없이 빠르고 유연한 솔루션이 필요한 비즈니스에 이상적입니다. 모델의 기본 지식이 충분하지만 세련미가 필요한 시나리오에 적합합니다.
• 정밀한 조정: 높은 수준의 정확성과 사용자 정의가 필요한 구체적이고 복잡한 요구 사항을 가진 회사에 가장 적합합니다. 이 방법은 리소스 집약적이지만 전문 작업에 탁월한 성능을 제공합니다.
• RAG: 최신 정보가 중요한 동적 환경에 적합합니다. 실시간 데이터 통합과 광범위한 외부 지식이 필요한 기업은 RAG의 혜택을 누릴 수 있습니다.

LLM 최적화에 대한 TURBOARD의 접근 방식

TURBOARD의 향후 혁신