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검색 증강 언어 모델 개선: 대화 시스템을 위한 자기 추론 및 적응 증강
대규모 언어 모델은 종종 정확하고 최신 정보를 제공하는 데 어려움을 겪습니다. 특히 복잡한 지식 기반 작업에서 그렇습니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해 연구자들은 외부 데이터...
직접 선호도 최적화: 완전한 가이드
대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 가치와 선호도에 맞추는 것은 어렵습니다. 다음과 같은 기존 방법 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF)는 인간 입력을 통합하여 모델 출력을...
Black Forest Labs의 Flux: 텍스트-이미지 모델의 다음 도약. Midjourney보다 나을까요?
블랙 포레스트 랩스획기적인 안정적 확산 모델을 개발한 팀이 출시했습니다. 유량 – AI 생성 이미지의 기능을 재정의하겠다고 약속하는 최첨단 모델 모음. 하지만 Flux가 이 분야에서...
2024년 AI 경쟁에서 누가 승리할까? Big Tech의 AGI 경쟁
인공 지능(AI)은 이 10년 동안 가장 주목받는 기술 발전이 되었습니다. 우리가 기계가 할 수 있는 일의 경계를 넓히면서, 많은 기술 거대 기업의 궁극적인 목표는...
MLflow를 사용한 대규모 언어 모델(LLM) 추적: 완전한 가이드
대규모 언어 모델(LLM)이 복잡하고 규모가 커짐에 따라 성능, 실험 및 배포를 추적하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 여기서 MLflow가 등장합니다. LLM을 포함한 머신 러닝...