AI 요약관련 정보

• 전통적인 머신러닝은 특정 작업에 특화되어 있었고, 데이터 수집 및 레이블링에 많은 노력이 필요했지만, LLM은 사전 훈련된 모델을 활용하여 미세 조정만으로도 높은 성능을 낼 수 있습니다. 🎯
• LLM은 소프트웨어처럼 다양한 산업 분야에 침투하여 모든 사람이 사용하는 도구가 될 것이며, 의료 분야에서도 예외는 아닐 것입니다. 🏥
• 과거에는 연구자들이 특정 분야에 집중했지만, 현재는 다양한 분야의 협업을 통해 트랜스포머 아키텍처로 수렴하게 되었습니다. 🤝
• 구글이 LLM 기술을 먼저 상용화하지 못한 이유는 윤리적 문제와 기존 제품과의 통합에 대한 우려 때문이었습니다. 🤔
• 현재는 LLM 기술이 발전했지만, 아직 상용화된 성공 사례가 많지 않으며, 특정 분야에 특화된 애플리케이션이 등장할 가능성이 높습니다. 🚀
• 의료 분야는 최적화되지 않은 부분이 많고, 환자들이 LLM과 상담하려는 의지가 높아 규제 문제를 해결할 수 있다면 큰 변화가 예상됩니다. 💡
• AI 기술을 활용하기 위해서는 기술적 이해뿐만 아니라 데이터에 대한 이해도 중요하며, LLM이 제안하는 내용의 타당성을 판단할 수 있어야 합니다. 🧐
• 앞으로는 개인 데이터 세트의 중요성이 커질 것이며, 합성 데이터를 활용하여 모델을 훈련하는 방법이 더욱 발전할 것입니다. ⚙️
• LLM 시대에는 누구도 미래를 예측할 수 없기 때문에, 스스로 미래를 만들어나가는 주체적인 자세가 필요합니다. ✨
• LLM은 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 보완하고 업무 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다. ➕