포스트 트레이닝이란 무엇인가요? 많은 모델들이 그 격차를 실제로 벌리는 이유는 훈련 이후입니다
사후 훈련이란 대규모 사전 학습을 완료한 후 추가 훈련 단계를 통해 모델이 목표 과제에 더 유용하고 안정적이며 정렬되는 과정을 의미합니다. 많은 사람들이 모델이 강한지 여부에 대해 언급하고, 처음에는 사전 학습 데이터의 양과 매개변수의 규모에 집중하지만, 이제 업계는 ...
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접지란 무엇인가요? 왜 점점 더 많은 AI 검색이 '출처 답변 가져오기'를 강조하는 이유
접지는 일반적으로 "모델의 답변을 가능한 한 검증 가능한 외부 정보에 기반하게 만드는 것"으로 이해할 수 있습니다. 가장 일반적인 형태는 모델이 검색 결과, 데이터베이스 기록, 기업 지식 베이스 또는 기타 명시적 출처와 함께 답변을 생성하고, 그 출처들을 함께 가져오는...
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프롬프트 캐싱이란 무엇인가요? 왜 긴 프롬프트와 여러 라운드의 에이전트가 캐시를 먹으려 애쓰는지
프롬프트 캐싱은 모델 요청에서 반복되는 프롬프트 접두사를 캐시한 후, 매번 처음부터 세는 대신 동일하거나 매우 일관된 접두사를 만날 때 처리 결과를 직접 재사용하는 것을 의미합니다. 지난 2년간 점점 더 인기를 얻은 이유는 고급 이름 때문이 아니라, 점점 더 많은 제품...
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에이전트 서치란 무엇인가요? 검색 제품이 "답변 제공"에서 "확인"으로 전환하기 시작한 이유
에이전트 서치는 일반적으로 "자율적으로 찾고, 작업을 분해하며, 지속적으로 검색 및 결과를 정리할 수 있는" 기능을 가진 새로운 세대의 검색 방법을 의미합니다. 전통 검색과 가장 큰 차이점은 단순히 10개의 링크를 요약으로 대체하는 것이 아니라, 시스템이 검색 단계를 ...
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보이스 에이전트란 무엇인가요? AI 음성 비서가 '말하기'에서 '행동'으로 전환하기 시작한 이유
보이스 에이전트는 "목소리를 주 출입구로 하는 에이전트"로 이해할 수 있습니다. 단순히 당신의 말을 텍스트로 변환하고 모델 답변을 읽어주는 것이 아니라, 듣기, 이해하기, 끼어들기, 질문하기, 도구 호출, 작업 수행 등의 능력을 실시간으로 하나의 상호작용 폐쇄 루프에 ...
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컨텍스트 캐싱이란 무엇인가요? 왜 장기 맥락 상품의 비용 키워드가 되어가고 있는가
컨텍스트 캐싱은 모델에 반복적으로 전송될 컨텍스트를 캐시하고, 이후 요청을 매번 재처리하는 대신 가능한 한 재사용하는 것을 의미합니다. 최근 뜨거워지는 이유는 매우 현실적입니다: 장기 문맥 제품이 점점 더 많아지고 있지만, 아무도 같은 큰 문서, 규칙, 코드베이스에 계...
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