저자 : 이정훈
이정훈
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- KITECH 생산기술 전문지 > 지능화뿌리기술
- Volume 1(1); 2024
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지능화뿌리기술 2024;1(1):186-190. Published online: Jul, 22, 2024
소형언어모델(sLLM)을 활용한 뿌리기술저널 검색증강생성(RAG) 연구
- 이정훈*, †
이정훈
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이정훈
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* 한국생산기술연구원 제조AI연구센터 / 기술원 / 010-6301-7765 / kokonut@kitech.re.kr / 주저자
초록
1. 서 론
LLM(Large Language Model)은 대규모 데이터셋을 바탕으로 학습된 인공지능 모델이다. 특히 인간 언어의 다양한 패턴을 이해하고 생성할 수 있는 능력에 초점이 맞춰 있다, 이러한 모델들은 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 언어 관련 작업에 활용된다[1]...
참고 문헌
- https://leena.ai/blog/large-language-models-llms-guide/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_(deep_learning_architecture)
- https://folio3.ai/blog/training-data-and-advanced-preprocessing-techniques-for-large-language-models/
- https://ey.com/en_us/insights/technology/four-steps-for-implementing-a-large-language-model-llm
- https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2402.01723v1
- https://www.datastax.com/guides/what-is-retrieval-augmented-generation
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