모든 협업은 고유하며 고객의 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤화됩니다. 그러나 이러한 주요 단계는 LLM 개발 프로세스에 대한 개요를 제공합니다.
팀과 간단한 통화를 예약하여 자세한 내용을 확인하세요.
이 단계에서는 특정 요구 사항과 목표, 시장 과제, 모델이 작동할 컨텍스트, LLM이 해결할 사용 사례를 정의합니다. 마지막에는 명확한 목표와 성공 기준을 설정합니다.
데이터를 정리하고 주석을 달아 훈련 데이터를 준비합니다. 여기에는 불일치 해결, 누락된 값 처리, LLM이 학습할 데이터 레이블 지정이 포함됩니다.
결과는 모델 교육에 최적화된 세련되고 고품질의 데이터 세트입니다.
다음으로 필요에 따라 가장 적합한 LLM 아키텍처를 선택합니다.
준비된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 미세 조정하여 성능을 극대화합니다.
그런 다음 모델을 평가하여 대상 메트릭을 충족하는지 확인합니다. 이 프로세스에는 여러 번의 교육, 평가 및 개선 반복이 포함됩니다.
테스트가 완료되면 사용자 지정 LLM을 확장 가능한 인프라에 배포합니다. 모델을 최신 상태로 유지하기 위해 지속적인 호스팅, 유지 관리 및 지원을 처리합니다. 데이터와 사용 사례가 시간이 지남에 따라 발전함에 따라 LLM을 재교육하고 개선하여 지속적으로 높은 성능을 보장할 수 있습니다.
LLM 솔루션은 은행, 보험 및 기타 금융 부문의 법률 및 규정 준수 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 예측 분석, 문서 자동화 도구 및 스마트 계약 시스템을 제공합니다.
에듀테크 기업의 경우 법률 계약 자동화, 콘텐츠 생성, 학생 데이터 개인 정보 보호 관리, 규정 준수 보장에 중점을 둔 LLM 솔루션을 개발합니다.
소매업에서는 LLM을 적용하여 계약 관리를 강화하고 고객 데이터 개인 정보를 보호하며 글로벌 시장에서 AI 기반 규정 준수를 보장합니다.
부동산 회사의 경우 LLM을 활용하여 부동산 목록, 세입자 심사, 부동산 관리 및 거래를 간소화합니다.
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