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LLM이 걸어온길, 그리고 앞으로 LLM이 활약할 분야 (김기현)
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LLM이 걸어온길, 그리고 앞으로 LLM이 활약할 분야 (김기현)
딥러닝을 활용한 자연어처리의 흐름
LLM의 흐름
거대화 경쟁의 시기
자연어는 모호함을 담고 있다
LLM도 자연어의 모호함을 없앨 수 있다.
Chain of Thought(CoT)
CoT는 모호성 해소에 도움이 된다.
여기서 잠깐
Autonomous Agents(+Multi-Agents)
Autonomous Agents의 단점
Explanation Tuning
하지만
slide.pdf
5452.4KB
딥러닝을 활용한 자연어처리의 흐름
LLM의 흐름
거대화 경쟁의 시기
자연어는 모호함을 담고 있다
LLM도 자연어의 모호함을 없앨 수 있다.
Chain of Thought(CoT)
CoT는 모호성 해소에 도움이 된다.
여기서 잠깐
•
똑똑한 LLM
◦
빠른 두뇌회전 - LLM 소형화(성능, 크기 증가)
◦
뛰어난 논리력 - CoT, Planning
◦
뛰어난 기억력 - Long Context, RAG
Autonomous Agents(+Multi-Agents)
Autonomous Agents의 단점
Explanation Tuning
하지만