대규모 언어 모델 기초 정리: 사전학습과 파운데이션 모델, 파인튜닝과 인코더·디코더의 관계
한국어 스터디 모임이 정리한 대규모 언어 모델 입문 내용을 담았다. 머신러닝과 딥러닝, LLM의 관계에서 시작해 사전학습과 파인튜닝의 분업, 인코더와 디코더의 역할 차이, 환각을 다루는 방법까지 차례로 짚는다.
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AI스터디 최신 뉴스와 핵심 해설
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지식 그래프와 LLM 결합 실전: 멀티소스 통합과 그래프 분석으로 환각을 줄이는 설계 원칙
여러 출처를 하나의 지식 그래프로 통합한 뒤 그래프 분석으로 후보를 좁히고 LLM에는 설명 역할만 맡기는 접근을 다룬 스터디 녹화를 정리했다. 생명의학 사례에서 출발해 어떤 문제에 이 방식이 맞는지까지 짚는다.
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