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Understanding Fine-Tuning of Large Language Models: A Comprehensive Overview
대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 것은 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 AI를 사용자 지정하는 데 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 복잡한 명령을 따르는 모델의 능력을 향상시키는 명령어 튜닝과 인간의 가치와 일치하는 출력을 보장하는 정렬 튜닝이라는 두 가지 주요 유형의 미세 조정에 대해 자세히 설명합니다. 이러한 프로세스를 이해함으로써 기업은 고객 지원, 콘텐츠 제작 등에 AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
![[프롬프트 엔지니어링 - Part 2] 프롬프트 엔지니어링의 정석: LLM 완벽 활용 가이드](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/659384103b38c97cdaf368bd/1723078816174-ZQL4GH8K5FDO8D0MFUHT/Prompt+Engineering+Guide+%281%29.jpg)
[Prompt Engineering - Part 2] The Essence of Prompt Engineering: A Comprehensive Guide to Maximizing LLM Usage
프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법부터 심화 기법을 알아보고, 거대언어모델(LLM)을 완벽하게 활용할 수 있는 팁을 얻어 보세요.
Empowering Vietnam's AI Potential: A Recap of Upstage's Event and Interview Content with Vietnam Experts
업스테이지 행사 요약과 베트남 전문가 인터뷰를 통해 베트남의 AI 현장을 살펴보세요. 글로벌 확장을 향한 새로운 발걸음을 내딛는 Facebook의 노력에 대해 자세히 알아보세요.
![[프롬프트 엔지니어링 - Part 1] 프롬프트 디자인으로 LLM 100% 활용하기](https://images.squarespace-cdn.com/content/v1/659384103b38c97cdaf368bd/52c31365-df8e-48f8-8dcb-517640735b81/Prompt+Engineering+Guide.jpg)
[Prompt Engineering - Part 1] Maximizing the Use of LLM with Prompt Design
LLM의 기능을 100% 활용하기 위해서는 좋은 프롬프트를 사용해야 합니다. 업스테이지 블로그에서 Solar LLM을 통해 프롬프트 엔지니어링의 개념을 살펴보고 생성형 AI로부터 최적의 결과물을 얻을 수 있는 방법들을 살펴봅니다.
SAAS - Solving Ability Amplification Strategy for Enhanced Mathematical Reasoning in Large Language Models
업스테이지 AI, 매스프레소, KT가 공동으로 발표한 획기적인 연구 논문인 "SAAS: 대규모 언어 모델에서 수학적 추론 능력 향상을 위한 해결 능력 증폭 전략"을 소개합니다. 이 새로운 접근 방식은 순차적 학습을 활용하고, 생각의 사슬(CoT)과 생각의 프로그램(PoT) 방법론을 결합하여 대규모 언어 모델(LLM)의 수학적 추론과 문제 해결 능력을 크게 향상시킵니다. 연구 결과에 따르면 SAAS는 GSM8K 및 MATH와 같은 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 대규모 모델을 능가하고 AI 기반 수학적 추론의 새로운 표준을 제시합니다. SAAS로 LLM의 역량을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
GPT Series and Development Process
기초 언어 모델에서 정교한 순환 신경망으로의 변화를 추적하는 OpenAI의 GPT 시리즈의 5년간의 오디세이를 살펴보세요.