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LLM 토큰 제한으로 인한 오류 발생 시 대처법은?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 저희 요고씨, LLM에서 발생하는 토큰 제한으로 인한 오류에 대처하는 방법을 알려드릴게요. 토큰 한도 문제는 모든 LLM에 있어 빈번히 발생할 수 있는 문제인데요. 보통 각 모델은 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 개수가 제한되어 있습니다. 이 한계를 넘어가면 오류가 발생할 가능성이 높아집니다. 이를 해결하기 위해선 몇 가지 전략을 고려해볼 수 있어요. 먼저, 입력과 응답의 토큰 개수를 줄여보는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 처리할 토큰의 양을 최적화할 수 있어요. 또한, 랭체인과 같은 기술을 활용하여 토큰을 처리하는 전략을 구축할 수도 있습니다. 이를 통해 오류를 최소화하고 보다 효율적으로 작업을 수행할 수 있을 거예요. 마지막으로, 향후 발전과 지속가능한 활용을 위해 LLM 기술에 대한 이해도를 높이고, 각 모델의 특징을 잘 파악하는 것이 중요하겠죠. 이러한 노력을 통해 토큰 제한으로 인한 오류를 효과적으로 대처할 수 있을 거에요. 계속해서 새로운 기술과 정보를 습득하며 문제에 대처하는 방법을 개선해 나가는 것이 필요합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
AI

랭체인으로 LLM 토큰 한도를 처리하는 3가지 전략

9분
오늘은 LLM의 기본 처리 단위, 토큰 한도 문제를 랭체인으로 처리하는 전략을 다뤄보려고 합니다. 피할 수 없는 문제, 토큰 한도(Token Limitations)모든 LLM에는 토큰* 한도가 미리 정해져 있죠, 아키텍처에 관계없이요. 보통 한 번의 상호작용에
랭체인으로 LLM 토큰 한도를 처리하는 3가지 전략
유데미
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개발

LLM 서비스를 위협으로부터 지키는 6가지 방법

11분
주기적으로 보안 교육을 실시하고, 외부 감사를 받는 것도 좋은 방법입니다. 마치며지금까지 LLM 관련 위협 사례와 이에 대응하기 위한 기본적인 요구사항에 대해서 알아보았습니다. LLM 기술이 가진 잠재력은 무궁무진하지만, 그에 따른 보안 위험 또한
LLM 서비스를 위협으로부터 지키는 6가지 방법
최봉환
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