아키텍처와 사례에 따라서 다를 것 같습니다. 여러 대 사용하는 부분에 대해서 말씀을 드리면 현재 여러 생성형 AI를 사용해서 답변을 도출하는 부분은 많이 사용하고 있는 사례입니다.
현재 구글 클라우드에서 사용하는 Gemini의 경우에는 Foundaiton model이 학습하지 않는 안전한 모델입니다. 학습은 구글 클라우드의 Vertex AI Studio에서 PEFT, RLHF, Distillation과 같은 Fine-Tuning을 지원하고 있습니다.
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클루커스는 현재 AOAI, Google Cloud Generative AI, Hyperclovar X 등 여러 생성형 AI에 대한 기술 지원을 하고 있습니다. 또한, 고객 분들의 생성형 AI 도입을 위한 Ideation 미팅과 PoC, 프로젝트 진행 시 운영에 대한 부분을 지원해드리고 있고, 필요하시다면 교육적인 부분도 지원 드리고 있습니다. 다른 훌륭한 기업들도 있지만, 저희 클루커스에서는 다양하고 폭넓은 지원을 하고 있습니다. 생성형 AI 도입을 고려하고 계신다면 문의 해주세요.
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먼저 최신 LLM 기술 동향과 서비스들에 대해서 많이 찾아 보시고 기업의 데이터에 어떻게 접목할 수 있을지 천천히 생각해보시면 좋을 것 같습니다. 혹은 저희 클루커스의 생성형 AI 컨설턴트와 소통이 필요하시다면 클루커스로 문의 부탁드리겠습니다.
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클루커스 내에 생성형 AI 전문 컨설턴트가 존재합니다. 이 인력들이 상황에 맞게 LangChain을 사용한 아키텍처 구성과 RAG를 지원해드리고 있습니다.
튜닝하여 사용하는 경우와 튜닝 없이 사용하는 경우에는 둘 다 보안적으로 우수한 구글 클라우드 상에 위치하기 때문에 보안적인 성능 차이가 없습니다.
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최근에는 'LlamaIndex'에서도 많은 기능을 공개하고 있습니다. 그 밖에도 'Cohere' 등 다양한 프레임워크가 있는데요. 하나씩 찾아보시고 LLM 도입이 필요한 기능에 적합한 프레임워크를 사용하시길 권장 드립니다.
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