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LLM 성능 평가를 위한 벤치마크 데이터셋, 잘 만드는 방법

명확한 검증을 위한 LLM 성능 평가 벤치마크 데이터셋 구축 방법

LLM 성능 평가를 위한 벤치마크 데이터셋은 어떻게 설계해야 할까요? Winogrande와 WSC 비교, 데이터셋의 조건, 한국어 맞춤 설계 등 고품질 데이터 구축 노하우를 소개합니다.

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쿠키리스(Cookieless) 시대, 대화형 AI에서 CUX(Conversational UX)가 중요해지는 이유

쿠키리스 시대, 대화형 AI에서 CUX(Conversational UX)가 중요한 이유

쿠키리스 시대, 대화형 AI와 CUX(Conversational UX)의 중요성에 대해 알아보세요. UX, CX와의 차이점과 CUX 설계 원칙을 통해 개인화된 사용자 경험의 미래를 엿볼 수 있습니다.

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LLM 성능 향상 전략: 효율적인 RAG 문서 데이터 정형화 방법

LLM 성능 향상 전략: 효율적인 RAG 문서 데이터 정형화 방법

정형화만 잘해도 검색 속도, 정보의 정확도, 추론 효율성이 올라간다! LLM 성능을 향상시키는 RAG 문서 데이터 정형화 방법에 대해 알아보세요.

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RAG - LLM 데이터 생성 시 발생하는 오류 해결 방법 모음

RAG - LLM 데이터 생성 시 발생하는 오류 해결 방법 모음

RAG 기반 LLM 데이터 생성에서 발생할 수 있는 오류와 이를 해결하는 방법에 대해 알고 있나요? 데이터 구조화와 프로그래밍 활용부터 단계별 검수 전략까지, AI 데이터 품질을 높이는 필수 팁을 알아보세요.

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챗봇 데이터 버전 관리를 위한 시스템 만들기(체크리스트 포함)

효율적인 챗봇 데이터 관리: 데이터 설계를 통한 관리 시스템 구축 (체크리스트 포함)

체계적인 챗봇 데이터 설계를 통한 데이터 관리는 안정적인 챗봇 운영을 위한 필수 요소입니다. 효율적인 데이터 관리와 업데이트 프로세스, 그리고 이를 위한 체크리스트를 통해 챗봇 서비스의 사용성을 향상시켜보세요.

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LLM 성능 평가를 위한 벤치마크 데이터셋, 잘 만드는 방법

명확한 검증을 위한 LLM 성능 평가 벤치마크 데이터셋 구축 방법

LLM 성능 평가를 위한 벤치마크 데이터셋은 어떻게 설계해야 할까요? Winogrande와 WSC 비교, 데이터셋의 조건, 한국어 맞춤 설계 등 고품질 데이터 구축 노하우를 소개합니다.

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쿠키리스(Cookieless) 시대, 대화형 AI에서 CUX(Conversational UX)가 중요해지는 이유

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LLM 성능 향상 전략: 효율적인 RAG 문서 데이터 정형화 방법

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챗봇 데이터 버전 관리를 위한 시스템 만들기(체크리스트 포함)

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체계적인 챗봇 데이터 설계를 통한 데이터 관리는 안정적인 챗봇 운영을 위한 필수 요소입니다. 효율적인 데이터 관리와 업데이트 프로세스, 그리고 이를 위한 체크리스트를 통해 챗봇 서비스의 사용성을 향상시켜보세요.

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생성형 AI 모델에 따라 프롬프트 엔지니어링도 달라져야 할까?

생성형 AI 모델에 따라 프롬프트 엔지니어링도 달라져야 할까?

생성형 AI 시대, 프롬프트 엔지니어링의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. GPT 최신 모델별 최적화된 프롬프트 작성법과 활용 전략을 소개합니다.

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이커머스에서 AI를 도입하는 방법: LLM을 활용한 디지털 점원 만들기

이커머스에서 AI를 도입하는 방법: LLM을 활용한 디지털 점원 만들기

LLM을 통한 이커머스 혁신! 고객 맞춤형 대화, 초개인화 서비스 등이 가능한 AI 디지털 점원을 통해 이커머스 시장이 어떻게 변화할지 알아보세요.

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LLM 챗봇: 초거대 언어모델 기반 챗봇과 기존 챗봇 비교

LLM 챗봇: 초거대 언어모델 기반 챗봇과 기존 챗봇 비교

초거대 언어모델의 강점과 한계, RAG 기반 챗봇의 미래 전망까지! LLM 기반 챗봇과 기존 챗봇의 차이점을 알아보세요.

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생성형 AI 서비스, 고객은 LLM 성능보다 UX로 판단한다

생성형 AI 서비스, 고객은 LLM 성능보다 UX로 판단한다

LLM을 활용한 서비스 혁신, 성공의 열쇠는 UX에 달려있습니다. 대화형 UX 설계 원칙과 고객 경험을 극대화하기 위한 핵심 전략을 알아보세요.

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시나리오형 챗봇 vs LLM 챗봇, 어떤 챗봇을 도입해야 할까? (체크리스트 포함)

시나리오형 챗봇 vs LLM 챗봇, 어떤 챗봇을 도입해야 할까? (체크리스트 포함)

시나리오형 챗봇과 LLM 챗봇의 차이점과 활용 사례를 한눈에! 기업의 요구에 맞는 최적의 챗봇 유형을 선택하고 고객 응대 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.

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Edutech에 AI와 LLM 도입이 활발해지고 있음을 나타내는 이미지

LLM 시대를 맞이하는 에듀테크(교육) 시장의 AI 도입 전략

초개인화 학습의 부상에 따른 에듀테크(교육) 시장의 AI 도입 전략! TEXTNET의 사례를 통해 데이터 품질과 설계가 왜 중요한지 알아보세요.

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효과적인 LLM 사용성 평가(LLM System Evaluation) 방법

LLM 사용성 평가: 가장 효율적인 평가(Evaluation) 진행 방법

정확하고 효과적인 평가를 통해 AI 성능과 사용자 만족도를 동시에 높이는 사용자 중심의 LLM System Evaluation 방법과 성공 사례에 대해 알아보세요.

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LLM 성능 평가: 사용성이 중심이 되어야 하는 이유

LLM 성능 평가: 사용성이 중심이 되어야 하는 이유

사용자가 느끼는 만족도는 LLM 성능 평가에서 빠져서는 안 될 중요 요소입니다. 사용자 중심의 LLM 사용성 평가 지표와 방법론을 통해 LLM 기반 서비스를 고도화할 수 있는 방법에 대해 알아보세요.

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LLM 평가 지표: 최선의 LLM 성능 평가 방법은 무엇일까?

LLM 평가 지표: 최선의 LLM 성능 평가 방법은 무엇일까?

LLM 성능 평가의 핵심! BLEU, PPL, SSA 등 다양한 평가 지표와 한계를 살펴보고, 목적에 맞는 올바른 평가 기준을 설정하는 방법을 알아보세요.

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자연어 데이터 구축, 초반 작업이 가장 중요한 이유(사전 체크리스트 포함)

자연어 데이터 구축 가이드: 사전 조사 부터 구축까지(사전 체크리스트 포함)

자연어 데이터 구축에서 초반 작업의 중요성과 성공적인 프로젝트를 위한 체크리스트와 사전 조사 방법을 알아보세요.

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챗봇 기획: 답변 중심 설계로 정확도 높이는 법

챗봇 기획: 답변 중심 설계로 정확도 높이는 법

챗봇 기획에서 답변 중심 설계로 정확도를 높이는 방법을 알아보세요. 실무에 바로 적용 가능한 팁과 전략을 제공합니다.

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프롬프트 엔지니어링으로 ChatGPT 능력 200% 끌어내기

ChatGPT 능력 200% 극대화: 프롬프트 엔지니어링 마스터하기

ChatGPT 프롬프트 엔지니어링, AI와 소통하는 핵심 기술 공개! 전문가들이 알려주는 ChatGPT 활용 노하우와 고급 프롬프트 작성 비법을 지금 바로 확인하세요.

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HCLT 2023(한글 및 한국어 정보처리 학술대회 2023) Review by TEXTNET

HCLT 2023(한글 및 한국어 정보처리 학술대회 2023) Review by TEXTNET

HCLT 2023 학술대회의 최신 NLP 연구 동향 파헤치기! TEXTNET의 우수논문 선정 성과와 생성형 AI, 대화 데이터, 언어모델 분야의 혁신적인 연구 내용을 상세히 소개합니다. AI와 한국어 처리 기술에 대해 알아보세요

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ChatGPT를 활용한 챗봇 구축: 한계와 장점

ChatGPT를 활용한 챗봇 구축: 한계와 장점

ChatGPT를 활용한 챗봇 구축의 핵심 포인트! 환각 문제, 데이터 보안 이슈부터 언어 이해 능력, 비용 효율성까지 ChatGPT 기반 챗봇 개발의 장단점을 상세히 알아보세요.

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피그마 기본 사용법: 데이터 구축 기업은 피그마를 어떻게 쓸까

피그마 기본 사용법: 데이터 구축 기업은 피그마를 어떻게 쓸까

데이터 구축 기업이 사용하는 피그마 기본 사용법을 소개합니다. 실시간 협업, 높은 접근성, 직관적인 인터페이스를 갖춘 피그마의 장점과 함께 파일 생성부터 공유까지의 단계별 가이드를 제공합니다. 비개발자도 쉽게 따라할 수 있는 피그마 활용 팁으로 업무 효율을 높여보세요.

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챗봇 도입 A to Z: 초보자도 가능한 챗봇 가이드

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챗봇 도입을 위한 기본 개념부터 구현, 운영까지의 단계별 가이드. 성공적인 챗봇 구축을 위한 핵심 요소를 소개합니다.

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AI의 창의성 향상: 추론 능력 개선을 통한 접근

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AI의 창의성을 향상시키기 위한 추론 능력 개선 방법! 고품질 데이터 구축 방식과 CoT 기법을 통해 LLM의 성능을 극대화하고, 한국어 특성을 반영한 고품질 학습 데이터를 제공하는 방법을 알아보세요.

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대화형 AI의 혁신: Tag box로 자연스러운 대화 구현하기

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대화 데이터 구축 과정: AI 학습을 위한 핵심 단계

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대화 데이터 구축의 핵심 과정과 언어 전문가의 역할은? AI 챗봇과 디지털 휴먼을 위한 고품질 학습 데이터를 어떻게 생성하는지 알아보세요. 언어자원 구축부터 지식자원 구축까지, 대화형 AI의 성능을 극대화하는 비결을 공개합니다.

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