BentoML로 Solar 배포
Product (전영훈) YoungHoon Product (전영훈) YoungHoon

Deploying Solar with BentoML

BentoML과 함께 Solar를 배포하면 강력하고 비용 효율적인 대규모 언어 모델(LLM) 배포를 원하는 기업에게 원활한 솔루션을 제공합니다. 작지만 강력한 107억 개에 달하는 Solar의 모델을 BentoML의 배포 기능과 함께 활용하여 최적의 성능과 확장성을 보장하는 방법을 알아보세요. 통합 단계를 살펴보고 귀사의 AI 이니셔티브에 Solar의 잠재력을 활용하세요.

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Evalverse: 거대 언어 모델 평가를 혁신하는 노코드 LLM 종합 평가 플랫폼
Tech (전영훈) YoungHoon Tech (전영훈) YoungHoon

Evalverse: Revolutionizing Large Language Model Evaluation with a Unified, User-Friendly Framework

Evalverse를 만나보세요: 대규모 언어 모델 평가를 혁신하는 획기적인 프레임워크. 통합된 접근 방식과 사용자 친화적인 기능으로 평가를 간소화하여 포괄적이고 포괄적인 AI 발전을 이루는 Evalverse. 데모 동영상에서 주요 기능과 아키텍처를 살펴보고 실제 적용 사례를 확인해 보세요. Evalverse와 함께 AI 기술의 혁신과 접근성을 촉진하는 데 동참하세요!

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Use Case (전영훈) YoungHoon Use Case (전영훈) YoungHoon

Case Study: RAG-based natural language question response

정보 검색 및 응답 생성을 혁신하는 검색 증강 세대(RAG)의 혁신적 잠재력을 살펴보세요. 뉴스 검색을 위한 빅 카인드 AI로 대표되는 업스테이지의 맞춤형 RAG 시스템이 어떻게 고급 AI 기능과 실시간 데이터 통합을 활용하여 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는지 알아보세요. 사용자 경험을 개선하고 착시 현상을 완화하는 데 중점을 둔 Upstage는 고객의 기대를 뛰어넘는 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 RAG 기술의 새로운 표준을 제시합니다.

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Case Study: Client-specific Large Language Model
사용 사례 (전영훈) Young-hoon 사용 사례 (전영훈) Young-hoon

Case Study: Client-specific Large Language Model

업스테이지가 맞춤형 비공개 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 이커머스 데이터 추출의 문제를 어떻게 해결하는지 알아보세요. 속성-가치 추출(AVE)과 감성 분석에 중점을 둔 Upstage의 혁신적인 접근 방식은 제품 리스팅 프로세스를 간소화하고 Connectwave와 같은 플랫폼에서 사용자 경험을 향상시킵니다. 전문가 혼합 아키텍처와 AWS SageMaker를 활용하는 Upstage는 커머스 전용 LLM 개발의 새로운 표준을 제시하여 이커머스 분야의 효율성과 생산성을 높이고 있습니다.

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데이터 처리에 관한 모든 것, Dataverse
Tech (최유정) Eujeong Tech (최유정) Eujeong

Open Source All About Data Processing, Dataverse

데이터버스는 Python을 사용해 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 간소화하도록 설계된 무료로 액세스할 수 있는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 게시물에서는 이 프로젝트의 기원을 살펴보고 오픈 소스 데이터 처리 영역에서의 향후 전망에 대해 조명해봅니다.

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LLM의 환각 현상을 해결하는 RAG 및 Groundedness Check
Tech (최유정) Eujeong Tech (최유정) Eujeong

(Almost) Zero Hallucination with RAG and Groundedness Check

LLM의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해서는 평가 시스템을 통해 성능을 검증해 보는 과정이 필수적입니다. LLM 리더보드 뒤에 숨겨진 자동화된 평가부터 인적 자원을 투입한 평가에 이르기까지 다양한 매커니즘을 살펴보세요. 

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LLM 평가 파트2. LLM 채점 시스템의 메커니즘
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LLM Evaluation Part2. Mechanics Behind LLM Scoring Systems

LLM의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해서는 평가 시스템을 통해 성능을 검증해 보는 과정이 필수적입니다. LLM 리더보드 뒤에 숨겨진 자동화된 평가부터 인적 자원을 투입한 평가에 이르기까지 다양한 매커니즘을 살펴보세요. 

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