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영업문의

RAG and Fine-tuning

기업의 사용 목적에 맞게 LLM을 조정해 성능을 향상시킵니다

개발 문의
개발 문의
파이 차트와 라인 차트가 포함된 대시보드 이미지 주변에 RAG와 파인튜닝이라는 글자를 표현해 LLM을 조정해 성능을 향상시킴을 표현한 이미지
파이 차트와 라인 차트가 포함된 대시보드 이미지 주변에 RAG와 파인튜닝이라는 글자를 표현해 LLM을 조정해 성능을 향상시킴을 표현한 이미지
LLM 텍스트와 기어 아이콘, 다수의 창 구성 요소를 배치한 이미지

광고대행사 C사 PM

"파운데이션 모델을 사용했을 때보다 크라우드웍스를 통해 튜닝 과정을 거친

모델의 결과물이 훨씬 만족스러웠습니다."

Why Crowdworks

크라우드웍스가 만들면 다릅니다

초거대 언어모델 파인튜닝 노하우 보유

네이버 하이퍼클로바X의 파인튜닝에 참여하여 노하우를 쌓았고 ChatGPT, GPT-4 API 등의 튜닝경험을 통해 다양한 다운스트림 태스크를 해결해 왔습니다.

네이버 하이퍼클로바X 공식 파트너

국내 최대 초거대언어모델인 네이버 하이퍼클로바X의 공식 파트너사로서 기업들의 LLM 도입 전 과정을 돕고 있습니다. 더불어 한국 시장에서 한글 기반으로 LLM을 도입/활용할 때 최적화된 서비스를 제공합니다.

다양한 방식으로 기업에 최적화된 모델 개발

파인튜닝, RLHF, DPO 등 기존의 LLM 파운데이션 모델을 고객사 맞춤형 모델로 조정하는 가장 적절한 기술을 찾아 제안하고 개발합니다.

How We Work

사용 목적에 따라 다양한 조정 방식을 활용합니다

01

파인튜닝

일반적인 LLM 모델로는 비즈니스 목적을 달성하기 어렵습니다. 크라우드웍스는 AI 전문가가 고도화된 기업용 LLM 모델 개발을 위한 파인튜닝(Fine-tuning)을 진행합니다. 파인튜닝용 데이터셋을 구축하고 학습시켜 기업의 니즈와 산업 지식을 반영한 정교한 답변을 제시하는 모델을 개발합니다.

02

프롬프트 엔지니어링

모델이 더욱 정확한 출력값을 제공할 수 있도록 입력 데이터에 질문 데이터 이외의 지시 사항을 추가하는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 진행합니다. 답변의 생성 의도, 조건, 항목, 기업의 커뮤니케이션 방침 등도 반영할 수 있습니다.

03

RAG

(검색증강생성, Retrieval Augmented Generation)

기존 LLM 모델은 답변에 최신 정보 및 기업 내부 데이터를 반영하지 못합니다. 크라우드웍스는 RAG 방식을 활용해 기업 내/외부 데이터를 추가하여 답변의 정확성과 유용성을 향상시킵니다.

04

RLHF

(인간 피드백 기반 강화학습, Reinforcement Learning from Human Feedback)

맞춤형 LLM 모델의 적절한 답변을 위해 인간의 피드백을 반영한 데이터를 구축하고 이를 강화학습 시켜 모델의 품질을 높입니다.

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