AI연구원의 ‘엑사원 3.
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대표적으로 LG AI연구원의 ‘엑사원 3.
5’, 메타의 ‘라마’,알리바바의 ‘큐원 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을 의미한다.
대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타(Meta)의 라마(Llama),알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는.
대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타(Meta)의 라마(Llama),알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을.
대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타(Meta)의 라마(Llama),알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는.
개방형 LLM은 공개된 소스코드나 알고리즘으로 누구나 자유롭게 수정하고 활용할 수 있는 거대언어모델로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타의 라마(Llama),알리바바큐원(Qwen) 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타(Meta)의 라마(Llama),알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.
금융 기업은 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을.
개방형 LLM은 대표적으로 LG AI연구원의 엑사원 3.
5, 메타의 라마,알리바바의 큐원 2.
LG CNS의 금융 특화 평가 도구는 29가지 평가지표와 약 1200개의 데이터셋으로 구성돼 있다.
주요 평가 항목은 △금융 지식을 기반으로 추론하는 능력 △수학적 추론 능력 △복잡한 질문 이해력 △문서요약.
대표적으로 LG AI연구원의 '엑사원 3.
5', 메타의 '라마',알리바바의 '큐원 2.
오픈AI의 '챗GPT'나 구글의 '제미니'같은 폐쇄형 LLM은 내부 소스코드가 공개되지 않아, 기업이 자체 AI 모델로 구축해 활용할 수 없다.
LG CNS의 금융 특화 평가 도구는 29가지 평가지표와 약 1200개의 데이터셋으로.
대표적으로 LG AI연구원의 엑사원(EXAONE) 3.
5, 메타(Meta)의 라마(Llama),알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen) 2.
금융사는 데이터 유출 등 보안의 이유로 AI 도입 시 개방형 LLM을 파인튜닝해 자체 모델을 구축한다.
파인튜닝은 AI 모델에 별도의 데이터를 학습시켜 특정한 목적에 맞게 만드는 과정을.
개방형 LLM은 소스코드와 알고리즘이 공개되어 누구나 자유롭게 수정·활용 가능한 모델로, LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE) 3.
5', 메타의 '라마(Llama)',알리바바의 '큐원(Qwen) 2.
금융 기업들은 데이터 보안 우려로 개방형 LLM을 선호하며, 이를 파인튜닝해 자체 AI 모델을 만든다.
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