Kant's Times

생성형 AI, 어떻게 진화할 것인가 생성형 AI, 어떻게 진화할 것인가2024년, 생성형 AI 파일럿 프로젝트가 급증하면서 높은 실험 비용과 불확실한 이점에 대한 우려가 촉발되었다. 기업 역시 비즈니스 성과, 데이터 품질 향상, 인재 개발로 초점을 전환하게 되었다.www.itworld.co.kr 생성형 AI의 현재와 과제2024년 생성형 AI 파일럿 프로젝트가 급증했지만, 높은 비용과 불확실성으로 인해 우려도 증가기업들은 데이터 품질 개선, AI 기술 관리, 인재 양성에 초점LLM(대규모 언어 모델)은 여전히 복잡한 작업 해결의 핵심이지만, 처리 비용과 환경 영향을 둘러싼 논란이 존재소규모 언어 모델(SLM)의 부상SLM(소규모 언어 모델)은 경량화된 생성형 AI 모델로, 특정 작업에 효율적이고 비용 효..

“비용과 성능 모두 잡다” SLM이 돋보이는 5가지 활용례 “비용과 성능 모두 잡다” SLM이 돋보이는 5가지 활용례기업은 SLM의 장점을 활용하고 약점을 보완하기 위해 도메인 특화 소형 모델을 찾고 있다. 이들 모델은 특정한 사용례에 대해서는 높은 정확도를 제공할 수 있다. 사전 학습된 모델을 특정 도메www.itworld.co.kr 1. PII 마스킹문제점개인 식별 정보(PII) 노출로 인한 데이터 프라이버시 위협데이터 계보 유지가 어려움해결 방안SLM을 활용해 고객의 사회보장번호(SSN)나 신용카드 번호 등의 데이터를 마스킹라마-3.1-8B 모델이 가장 우수한 성능 제공적용 효과일관된 데이터 마스킹과 강화된 데이터 보안2. 독성 콘텐츠 감지문제점고객 서비스 등에서 독성 콘텐츠가 포함된 응답 발생 가..