안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. LLM과 chatGPT의 시대가 열린지 벌써 1년이 지났습니다. 오늘은 인공지능 기술의 최전선에 서 있는 두 혁신적인 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Few-Shot Learning에 대해 이야기해보려 합니다. 이 두 기술은 어떻게 인공지능을 더욱 스마트하고 효율적으로 만들 수 있는지, 그리고 우리의 일상과 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴볼 거예요. 지금부터 RAG와 Few-Shot Learning이 만들어낸 멋진 시너지의 세계를 탐색해 보시죠. 관련 인기 기사 List LLM, NLP, RAG 한방 이해데이터 사이언티스트 이해/전망Fine-Tuning(파인튜닝) 이해 대규모 언어 모델(Large Language Mode..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 기존의 AI 모델 혹은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요했기 때문에 일부 애플리케이션 혹은 시스템에 적용하는 것은 매우 현실성이 없다는 이론이 팽배했음 Few Shot 러닝과 Zero Shot 러닝은 머신러닝 모델이 제한된 데이터로 학습하고 충분한 샘플이 없이도 새로운 클래스 혹은 카테고리를 분별해 낼 수 있도록 하는 대체적이고 새로운 머신러닝 기법임 해당 방법론은 여러 장점을 지니며 다양한 영역에 적용되고 있음. 예컨대, Google, Airbnb, Apple과 같은 회사에서 이를 자사 제품에 성공적으로 적용함으로써 기존에 적용 불가했던 머신 러닝 기법을 혁신하고 경쟁 우위를 강화함 AI(인공지능)와 머신 러닝은 자율 주행 자동차에서 의..