AI16 Ch03-01. 전체 서비스 구성 AI 컨택센터(AICC) 서비스 구성AI 컨택센터(AICC)는 인공지능을 활용하여 고객 서비스 업무를 자동화하고 최적화하는 시스템입니다. 이를 통해 고객 만족도를 향상시키고 상담원의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.AICC의 주요 기능자연어 이해(NLU): 고객 질문을 분석하고 적절한 응답을 생성음성 인식 및 합성(STT/TTS): 실시간 음성 변환 및 전달챗봇 기능: 웹사이트 및 모바일 앱에서 실시간 문의 응답예측 분석: 고객의 니즈와 문제를 예측하여 맞춤 서비스 제공업무 자동화: 반복적인 업무를 AI로 처리하여 상담원의 부담 감소AICC 도입 사례국내 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스)가 AICC 서비스를 확장 중이며, 금융권에서도 AI 상담 서비스를 도입하여 콜센터 상담원 감축이 현실화되고 .. 2025. 3. 22. Ch02-05. Evaluation LLM 성능 평가 방법 및 리더보드 분석대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 본 글에서는 벤치마크 데이터셋, 평가 기준, Open LLM Leaderboard 등 다양한 평가 방법을 소개합니다.1. LLM 평가 개요LLM 모델의 성능 평가는 크게 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:기본 LLM 평가: 사전 학습된 모델이 지식 활용 및 추론 능력을 얼마나 수행하는지 평가파인튜닝된 LLM 평가: 특정한 지침을 따르는 능력 및 휴먼 얼라인먼트 성능 평가도메인 특화 LLM 평가: 의료, 법률, 금융 등의 특정 분야에서 성능 측정2. 대표적인 벤치마크 데이터셋AI2 Reasoning Challenge: 7700개의 과학 문제로 구성된 평가 세트Open LLM Leaderboard.. 2025. 3. 20. Ch02-04. Prompt Engineering 프롬프트 엔지니어링: 개념과 최적화 전략프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 대규모 언어 모델(LLM)이 특정 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 입력(프롬프트)을 최적화하는 기술입니다.이 기술을 활용하면 LLM의 성능을 극대화할 수 있으며, 모델의 응답을 더욱 정확하고 일관되게 만들 수 있습니다.1. 프롬프트 엔지니어링이란?프롬프트 엔지니어링은 LLM이 사용자의 요청을 더 잘 이해하고, 기대하는 출력을 생성할 수 있도록 입력을 조정하는 과정입니다.이를 위해 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다:명확한 지시 제공 - 모델이 수행할 작업을 구체적으로 정의입력 형식 최적화 - 자연어 기반의 입력 데이터 제공문맥 추가 - 참고 자료나 배경 정보 제공출력 스타일 설정 - JSON, Markdo.. 2025. 3. 20. Ch02-03. Fine-tuning 🚀 LLM 파인튜닝(Fine-Tuning) 완벽 가이드LLM (대규모 언어 모델)을 파인튜닝(Fine-Tuning) 하는 방법과 최신 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 최근 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식이 널리 사용되고 있지만, 특정 도메인에 최적화된 LLM을 구축하려면 파인튜닝이 필수입니다.🔍 1. LLM 파인튜닝이 필요한 이유일반적인 LLM 모델은 방대한 데이터를 학습하지만, 특정 산업(예: 금융, 의료, 법률)에서는 더 정밀한 조정이 필요합니다. 최근 기업들은 작지만 강한 특화 모델을 만들기 위해 파인튜닝을 적극적으로 활용하고 있습니다.🛠️ 2. 파인튜닝의 주요 방법✅ 2.1 인스트럭션 튜닝 (Instruction Tuning)인스트럭션 튜닝이란, 자연어 .. 2025. 3. 20. 이전 1 2 3 4 다음
