AI 요약관련 정보

• LLM은 일반적인 논리 연산에 뛰어나지만 특정 도메인에 맞는 압축된 지식을 갖추는 데 한계가 있다. 🏛️
• ‘RAFT’는 핵심 도메인 데이터를 학습하여 LLM을 특정 도메인에 맞게 미세 조정하는 기법을 제시한다. 🤓
• RAFT는 LLM의 ‘domain-specific’ 지식을 향상시켜 특정한 맥락에서 더 정확하고 관련된 답변을 생성할 수 있도록 한다. 📚
• 개방형 책 시험과 비슷하게 LLM이 도메인 정보에 대한 이해를 바탕으로 질문에 답하고 정보를 검색하는 과정에서 사용된다. 🕵️‍♀️
• RAFT 기법은 일반 LLM의 학습 데이터와 반복 데이터셋을 사용하여 학습하여 오버피팅을 방지하고 도메인 특화된 LLM 학습 성능을 향상시킨다. 💪