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Data-Centric AI를 위한 인사이트
LLM 데이터 전략 : 단 1개월, 제조 현장 챗봇의 정확도를 51%에서 87%로 끌어올린 비밀
제조 현장에서 실제로 쓰이는 LLM 챗봇, 어떻게 1개월 만에 정확도를 51%에서 87%로 끌어올렸을까요? 비정형 문서, 작업 절차, 현장 언어까지 모두 대응한 RAG 챗봇 프로젝트의 생생한 사례를 공개합니다. 전처리 전략부터 프롬프트 설계, 테스트 시나리오와 개선 과정까지, LLM을 실전 투입하기 위한 데이터 전략에 대해 알아보세요.
LLM 기획 : 비즈니스 가치 향상을 위한 목표 설정 방법
LLM(대규모 언어 모델) 프로젝트의 성공을 결정짓는 가장 중요한 요소는 바로 명확한 목표 설정입니다. 하지만 많은 기업이 AI를 도입할 때, 추상적인 목표로 인해 프로젝트 진행 과정에서 혼란을 겪곤 합니다. 이번 글에서는 LLM 기획자가 실제 업무에서 느끼는 문제와 시행착오를 바탕으로, 비즈니스 가치를 극대화할 수 있는 목표 설정 방법을 제시합니다. SMART 목표 설정, 사용자 요구사항 분석, ROI 기반 목표 설정, 이해관계자 간의 목표 조율 등 구체적인 실천 방법을 통해 성공적인 LLM 프로젝트의 기틀을 마련해 보세요.
모델 성능 향상을 위한 LLM 데이터 정제 및 학습 데이터 구축 사례
대규모 언어 모델(LLM)의 데이터 정제와 학습 데이터 구축 방법, 효과적인 데이터 품질 개선과 모델 성능 향상을 위한 노하우를 알아보세요.
에듀테크 서비스 개발을 위한 LLM 대화 데이터 구축 사례
맞춤형 교육 AI 서비스를 위한 데이터는 어떻게 구축해야 할까? 에듀테크 서비스 개발에 최적화된 LLM 대화 데이터 구축 사례를 알아보세요.
