SKT LLM Enterprise 서비스👉 영상: https://www.youtube.com/watch?v=wzYT7kYIDwg👉 강의 자료: https://sktechsummit.com/sessions/sessionsList.do연사자SKT MLOps Tech팀 김응창강의 내용RAG(Retrieval Augmented Generation)HyDE(Hypothetical Document Embeddings)Hyperparameter SearchEnterprise Service PoC UIRAG(Retrieval Aumgneted Generation)✅ 일반적인 LLM이 파라미터 지식 많이 가지고 있다면, 작은 LLM은 그렇지 못하기 때문에 sLLM에 적합✅ 사용자(User)가 질의(Question)하..

제 RAG 경험은 LangGraph 경험하기 전과 후로 나뉩니다👉 영상: https://www.youtube.com/live/MM9x42gTBag👉 강의 자료: https://aifactory.space/task/4239/discussion/1587 연사자테디노트(이경록)  강의 내용LangGraph는 어떤 프레임워크일까?State, Node, Edge, Conditional Edge간단한 사례로 살펴보는 LangGraph 동작Self-RAG: Retrieval 관련성 평가로 Hallucination 줄이기Corrective RAG: 질문을 더 섬세하게부족한 내용은 검색: RAG + Additional Search on WebLangGraph탄생 배경1️⃣ LLM이 생성한 답변이 Hallucinati..

Naive RAG부터 Advanced RAG 톺아보기👉 영상(27:32초부터 ): 랭체인 코리아 밋업 2024 Q2👉 강의 자료: https://speakerdeck.com/hyerimbaek/langchainkr-2024q2-native-rag-to-advanced-rag-topabogi 🪄강의 자료는 연사자분께 개인 블로그 목적으로 사용 가능함을 허락받고 공유하게 되었습니다🪄연사자백혜림님강의 내용Basic LLMNative RAGAdvanced RAGETC(MultiQuery Retriever, Decomposition, RAG-Fusion, Self-Query)Colab 예제코랩 노트북 환경 설정# 필요 패키지 설치! pip install langchain_community tiktoken ..

개요👉 영상: [SK TECH SUMMIT 2023: LLM의 미래 - KGPT(AI KMS)와 sLLM 소개]👉 강의 자료: https://sktechsummit.com/sessions/sessionsList.do연사자PersonalAI GenAI 리더 전성재님 강의 내용1. 초거대 AI와 LLM2. 페르소나AI 지식 생성 KGPT3. 페르소나AI LLM Compression1. 초거대 AI와 LLMLLM의 미래💡 AI 4대 천왕✅ AI의 대부들(Godfathers of AI)? 제프리 에베레스트 힌튼. 얀 르쿤. 요슈아 벤지오. 2018년 컴퓨터 과학 분야 노벨상 격인 튜링상 공동 수상✅ 앤드류 응? "모두를 위한 AI" 주창하며 Coursera 무료 교육 플랫폼 창업자. Deeplearning..

👉 영상: [SK TECH SUMMIT 2023] RAG를 위한 Retriever 전략👉 발표 자료: https://sktechsummit.com/sessions/sessionsList.do SK TECH SUMMIT 2023AI Everywhere for a better futuresktechsummit.com연사자Allganize AI ICT 융합 CAIO(Chief AI Officer)강의 내용1. Retrieval Augmented Generation2. RAG가 왜 어려운가?3. Document parsing - Table4. Retriever 전략1. Retrieval Augmented Generation✅ RAG는 2021년(GPT 3 시절) 등장한 개념. 등장 당시에는 생성은 하나, 놀..

주제LLM 도메인 적용 방법 RAG VS PEFT PoC 강연자SK 브로드밴드 AI/DT Tech팀 김현석님발표 자료발표 자료는 SK TECH SUMMIT 2023에서 다운로드⭕️👉 [SK TECH SUMMIT 2023] AI Everywhere for a better future강의 내용1. LLM 배경2. 사내 적용 시 Challenge point3. PEFT vs RAG4. 결론1. LLM 배경LLM과 Foundation ModelFoundation Model(FM)✅ 다양한 task 도메인에서 방대한 양의 데이터로 Self-supervised Learning으로 학습된 모델✅ 특정 task 지정하지 않아도 범용적으로 일반화된 성능 보임Large Language Model(LLM)✅ 그중 LLM은..