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파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링입니다. 파인튜닝은 AI가 특정 목적이나 상황에 맞게 조정되어 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 도출하도록 하는 과정입니다. 예를 들어, 특정 장르의 음악을 만들기 위해 AI를 해당 장르의 데이터로 학습시
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AI 기반 해결책 연구. 창업학연구, 34(3), 87-103.
- 이상민, 최은영 (2020). 계약서 분석 자동화 시스템을 위한 법률 데이터 기반의 AI 파인튜닝 방법. 지능형시스템학회지, 9(2), 153-169.
- 최윤정, 박재환 (2022). AI를 활용한 법률 문서 분석과 예측 모델
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파인튜닝하고 목적에 맞도록 맞춤전문화 또한 가능하다.
따라서 수학 학습에 미치는 영향또한, 작년의 의견과 올해의 의견이 다소 달라질 수 밖에 없다. 만약 이러한 질문을 작년에 들었다면, "AI가 문제를 충분히 이해할 수 있도록 수식
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AI를 활용하는 것이 필요하다.
이를 해결하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM의 유용한 응답을 위해 지침과 질문, 맥락을 생성하고 검색증강생성(RAG)으로 환각 없는 정확한 응답을 생성할 수 있도록 해주며, 파인 튜닝을 통하여 응답 품
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AI 서비스 활용 방안 - 사용자 집단의 특성을 중심으로\", https://www.semanticscholar.org/paper/88170e3cb656a95f40ec3888522e1ddb41d1b2a9
\"생성형 AI(Generative AI): 개념, 원리, 활용 사례 - Red Hat\", https://www.redhat.com/ko/topics/ai/what-is-generative-ai
\"선택이 아닌 필수, 제조
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파인튜닝과 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식으로 실제 사용자 피드백을 반영하는 방법이 필요하다고 생각합니다. 저는 이러한 문제에 대한 실험적 접근을 앞으로의 연구 주제로 삼고자 합니다. 2026 KT AI석사과정(LLM-sLM-멀티모달 L
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혁신을 제안하는 것이 큰 강점이라고 생각합니다. 저는 이 구조 속에서 현장 실행력을 더하고 싶습니다.
11. 최근 관심 있게 본 디지털 트렌드는?
Generative AI의 확산입니다. 단순 생산성 도구를 넘어, 고객 경험과 조직 운영 전반에 적용되는 흐
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AI 스타트업에서 인턴십을 하면서 자연어 처리 기반 챗봇 개발에 참여했습니다. 텐서플로우와 케라스 프레임워크를 활용해 문장 분류 모델을 개발하고, 데이터 라벨링 및 모델 튜닝 작업을 담당했습니다. 실시간 사용자 피드백을 반영해 모델
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튜닝을 통해 정확도를 90% 이상으로 끌어올렸습니다. 또한, 팀원들과 긴밀히 협업하며 문제점과 개선 방안을 공유하고 역할을 분담해 프로젝트를 성공적으로 마무리했습니다. 이 경험은 AI 모델 개발 과정에서 데이터 이해와 알고리즘 적용,
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AI 윤리와 설명 가능성 연구를 통해 사용자 신뢰를 확보하는 기술적 기반을 마련하겠습니다.
Q6. 본인의 성격 장·단점이 연구자로서 어떻게 작용한다고 생각하시나요?
끈기 있게 문제를 파고드는 태도는 복잡한 알고리즘 튜닝과 대규모 실험
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