728x90 반응형 Rag2 RAG vs 파인튜닝: AI 모델 최적화의 두 가지 접근 RAG vs 파인튜닝: AI 모델 최적화의 두 가지 접근인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 방법도 다양해지고 있습니다. 오늘은 그 중에서도 주목받고 있는 두 가지 접근법, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 파인튜닝(Fine-tuning)에 대해 알아보겠습니다.RAG: 실시간 정보 검색의 힘RAG는 '검색 증강 생성'이라고 번역할 수 있습니다. 이 방식은 AI 모델이 답변을 생성할 때 외부 데이터베이스나 지식 저장소에서 관련 정보를 실시간으로 검색하여 활용합니다.RAG의 장점:최신 정보 활용: 실시간으로 업데이트되는 정보를 활용할 수 있습니다.유연성: 기본 모델을 변경하지 않고도 새로운 정보를 쉽게 추가할 수 있습니다.메모리 효율: .. 2024. 7. 21. RAG vs Non-RAG: 지하철 정보 검색 실험 RAG vs Non-RAG: 지하철 정보 검색 실험이번 포스트에서는 Retrieval-Augmented Generation (RAG)와 일반 언어 모델의 성능을 비교하는 실험을 진행했습니다. 지하철 역 정보를 기반으로 두 방식의 답변 능력을 테스트했습니다.실험 환경운영체제: WSL Ubuntu 22.04데이터: 지하철 역 정보 (약 500줄)샘플 데이터:전철역코드 전철역명 전철명명(영문) 호선 외부코드 전철명명(중문) 전철명명(일문)1904 망월사 Mangwolsa 01호선 112 望月寺 マンウォルサ1007 신도림 Sindorim 01호선 140 新道林 シンドリム1708 금정 Geumjeong .. 2024. 7. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형
