파인튜닝
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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LLM 파인튜닝, 정말 필요할까? – 더 효과적인 AI 모델 개선 방법들
LLM 파인튜닝의 숨겨진 위험성을 분석하고, RAG, LoRA, 프롬프트 엔지니어링 등 더 효과적이고 안전한 AI 모델 개선 방법들을 실무 관점에서 비교 소개합니다.
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Text-to-LoRA: 자연어만으로 AI 모델을 즉시 특화시키는 혁신 기술
Sakana AI의 혁신적인 Text-to-LoRA(T2L) 기술을 소개합니다. 자연어 설명만으로 대형 언어 모델을 즉시 특정 작업에 특화시킬 수 있는 이 기술이 AI 모델 커스터마이제이션의 패러다임을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 개발자와 기업들이 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.
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LLM 파인튜닝 실무 가이드: 언제, 어떻게 시작할 것인가
LLM 파인튜닝의 실무적 접근법을 다룬 가이드입니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하고, 언제 파인튜닝을 도입해야 하는지, 그리고 단계별 실행 방법과 플랫폼별 시작 가이드를 제공합니다.
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LLaMA Factory: 100개 이상의 대형 언어 모델을 손쉽게 파인튜닝하는 방법
LLaMA Factory를 통해 대형 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 소개합니다. 100개 이상의 LLM을 위한 통합 파인튜닝 프레임워크인 LLaMA Factory의 주요 특징, QLoRA와 같은 첨단 기술, 그리고 실제 활용 사례를 알아봅니다.
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LLM 활용의 4가지 접근 방식: 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, AI 에이전트 총정리
대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 네 가지 주요 접근 방식인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 시스템, AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석합니다. 각 방식의 작동 원리, 장단점, 적합한 활용 사례를 알아보고 효과적인 LLM 활용 전략을 위한 모범 사례를 소개합니다.
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파인튜닝과 스케일업 사이: OpenAI의 실험으로 알아보는 AI 구현 전략
OpenAI의 실험 결과를 통해 AI 모델의 파인튜닝과 스케일업 전략의 장단점을 알아보고, 마케팅 관점에서 어떤 접근법이 더 효과적인지 분석한 글입니다.
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