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질문을 했을때 답변해주는 LLM을 만들려면 어떻게 해야할까?
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 저의 경험 상, LLM을 만들기 위해서는 먼저 학습 데이터를 구축해야 합니다. 그리고 모델을 학습시키고 fine-tuning하여 사용자의 질문에 대답할 수 있도록 조정해야 합니다. 또한, 사용자의 피드백을 수집하고 이를 바탕으로 모델을 지속적으로 향상시켜야 합니다. 다양한 상황에 대처할 수 있는 작은 프롬프트들을 준비하는 것도 중요합니다. 이러한 과정을 통해 LLM이 좀 더 효과적으로 질문에 대답할 수 있는 능력을 키울 수 있을 겁니다. 함께 노력하면 LLM의 잠재력을 최대로 발휘할 수 있을 것입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
AI

10분 만에 RAG 이해하기

8분
인기
사실 이 두 가지 문제는 LLM을 이용할 때 종종 문제가 되는 바로 ‘그것’입니다. LLM이라면 이 질문에 어떻게 대답했을까요? LLM이라면 자신 있게 “예, 제가 학습한 바에 따르면 답은 9개입니다.”라고 말할 것입니다. 이러면 당연히 오답
 10분 만에 RAG 이해하기
김영욱
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개발

5년 전 기획자였던 내가 개발자가 되기까지

15분
처음부터 LLM이 한 번에 내 의도를 완벽히 이해할 거라 기대하지 않고, 점진적인 소통을 통해 결과를 개선해 나가는 방식이었습니다. 이건 아마도 제 교육학 배경과 오랜 과외 경험에서 비롯된 접근법이었을 겁니다. 수학 과외를 하면서 학생이 “이해했어요”라고 말해
5년 전 기획자였던 내가 개발자가 되기까지
스벨트전도사
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개발

사용자와 진짜 대화하는 AI 만들기

9분
교육이라면 단계별 접근을, 상담이라면 공감에 중점을 둔 식으로요.사용자의 피드백을 적극적으로 수집하고, 프롬프트에 반영해 보세요.너무 긴 프롬프트보다는, 상황에 맞게 교체할 수 있는 작은 프롬프트들을 준비해 두세요. 이번 글이 여러분의 LLM 서비스 개발에 도
사용자와 진짜 대화하는 AI 만들기
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