이 영상에서는 OpenAI 첫 개발자 컨퍼런스에서 LLM(대규모 언어 모델)의 성능을 극대화하기 위해 사용할 수 있는 다양한 기술들에 대해 논의합니다. 발표자는 자기소개와 함께 OpenAI에서의 Fine-tuning 제품 팀 엔지니어링 리드로서 최근 몇 달간의 Fine-tuning 진전에 대해 이야기합니다. Fine-tuning과 관련된 기능 강화, 연속적 Fine-tuning의 도입, 플랫폼 내의 UI 출시 등 다양한 업데이트가 있었습니다. 이 세션에서는 LLM을 사용하여 가장 중요한 문제를 해결할 때 성능을 최적화하는 방법에 대해 구체적으로 다룹니다. 예를 들어, 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG), Fine-tuning과 같은 기술이 소개되며, 이를 통해 모델이 특정 지식 베이스를 기반으로 답변을 하도록 제한함으로써 ‘환각’을 줄이는 방법도 설명합니다. 또한, 효과적인 프롬프트 작성 방법, 모델에 새로운 지식을 추가하는 것이 아닌 기존 지식을 활용하여 문제를 해결하는 방법 등이 소개됩니다. Fine-tuning은 기본 모델을 특정 데이터 세트에 맞게 조정하는 변혁적인 과정으로서, 보다 비용 효율적이고 빠른 반응을 가능하게 합니다. 발표의 마지막 부분에서는 실제 사례 연구와 함께 Fine-tuning의 실제 적용 방법에 대해 논의합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y
원문 제목 : A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance
