생성형 AI 코딩 자동화의 한계와 극복 방법 #1 – chatgpt-4o
오늘은 생성형 AI 코딩 자동화가 가진 이점과 한계를 자세하게 분석해 보고, 이를 실무에 활용할 때 발생할 수 있는 문제와 해결 방안을 생각해 보려 합니다. 이와 동시에, 생성형 AI가 제공하는 코드를 …
생성형 인공지능의 진화, RAG 기술이 주는 실시간 정보 #104
오늘은 RAG(검색 증강 생성: Retrieval-Augmented Generation) 기술에 대해 이야기해 보겠습니다. 저희 블로그에서는 Meta의 라마(llama) 모델을 주제로 여러 이야기를 해왔는데요, 항상 아쉬운 것은 라마 모델은 학습된 데이터만을 사용하기 때문에 최근 정보와 …
데이터셋(dataset) 생성으로 Llama 3.1 파인 튜닝하기
데이터셋(dataset) 생성 기술이 중요한 이유를 이해하려면, 생성형 인공지능 모델의 학습 과정부터 생각해 볼 필요가 있습니다. Llama 3.1과 같은 생성형 인공지능 모델은 사람이 주는 데이터를 기반으로 학습하여 언어를 이해하고 생성합니다. 이 …
Llama3.2 3b 범용 모델과 파생 모델 비교 그리고 fp16
오늘은 지난 글에 이어서 llama3.2 3b의 범용 모델 뿐만 아니라 두 가지 파생 모델에 대해서 알아보려 합니다. Llama3.2는 기본적으로 범용 모델입니다. 이는 다양한 작업을 다룰 수 있도록 훈련된 기본 모델로, …