개별 애플리케이션에 맞춰 거대 언어 모델을 최적화하기 위한 종합 전략

핵심 요약

오라클 코리아가 개별 애플리케이션에 맞춘 거대 언어 모델(LLM) 응답 최적화 전략을 다루는 6부작 시리즈의 2번째 게시물을 공개했습니다.

구현 방법

• 애플리케이션별 요구사항 분석과 맞춤형 응답 설계
• 프롬프트 설계 및 컨텍스트 관리의 원칙 적용
• 평가 프레임워크 수립과 지속적 개선 포인트 도출
• 본 글은 생성형 AI의 잠재력을 독자가 빠르게 활용하도록 핵심 아이디어를 정리합니다.

주요 결과

• 구체적 수치 없이도 LLM 응답 품질 향상 방향과 적용 포인트를 제시
• 개별 애플리케이션 상황에 따른 적용 포인트를 제시