AI 요약관련 정보

• AI 성능 개선은 모델 자체의 문제가 아닐 수 있으며, RAG, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝 등 다양한 접근 방식이 중요합니다. 🛠️
• RAG(검색 증강 생성)는 모델에 외부의 도메인 특화 데이터를 제공하여 답변의 관련성을 높이는 방법으로, 대부분의 경우 효과적입니다. 📚
• 프롬프트 엔지니어링은 AI의 사고 과정을 유도하기 위해 '사고의 사슬', '제로샷', '멀티샷' 등 효과적인 입력 방식을 설계하는 기술입니다. 🧠
• 파인튜닝은 LLM 자체를 직접 개선하여 모델의 '두뇌'를 특정 목적에 맞게 전문화시키는 과정입니다. ⚙️
• AI 개선은 모델의 '두뇌'를 최적화하는 파인튜닝과 모델이 사용하는 '데이터/맥락'을 최적화하는 RAG 및 프롬프트 엔지니어링으로 구분됩니다. 💡
• 파인튜닝된 전문 모델과 RAG를 통한 도메인 특화 데이터를 결합하면 고도로 전문화된 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. ✨