728x90 반응형 llm데이터 보안2 LLM 파인튜닝(Fine-tuning) vs 프롬프트 엔지니어링: 어떤 방식이 효율적일까? LLM 파인튜닝(Fine-tuning) vs 프롬프트 엔지니어링: 어떤 방식이 효율적일까?1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 강력한 AI 도구로 자리 잡았다. 하지만 특정 비즈니스 또는 응용 분야에 맞게 모델을 최적화하려면 두 가지 주요 방법이 있다: 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering).두 방식 모두 LLM을 특정 도메인에 맞게 조정하는 방법이지만, 각 접근법은 비용, 유연성, 유지보수 등의 측면에서 차이가 있다. 본 글에서는 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이점, 장단점, 적용 사례를 비교하여 어떤 방식이 더 효율적인지 전문가의 시각에서 분석한다.2. 파인튜닝(Fi.. 2025. 2. 4. LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라 LLM과 데이터 센터: AI 모델 운영을 위한 하드웨어 및 클라우드 인프라1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 급속한 발전은 기존의 데이터 센터 및 클라우드 인프라를 혁신적으로 변화시키고 있다. AI 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 연산량이 급증하면서 GPU 및 AI 전용 가속기, 고속 네트워크 인프라, 효율적인 전력 관리 시스템이 필수적인 요소가 되었다.본 글에서는 LLM을 운영하기 위한 데이터 센터의 주요 하드웨어 및 클라우드 인프라를 분석하고, AI 모델 운영을 최적화하기 위한 전략을 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM 운영을 위한 필수 하드웨어LLM은 수십억~수조 개의 매개변수를 포함하는 모델로, 기존 컴퓨팅 환경보다 훨씬 높은 연산 능력과 메모리 대역.. 2025. 2. 3. 이전 1 다음 728x90 반응형
