초거대 언어 모델의 특징과 비즈니스 적용 방법을 다룬다. 텍스트 생성과 문제 해결을 통해 고객 지원, 데이터 분석, 마케팅 등에서 업무 효율과 비용 절감을 이끄는 전략을 제시한다. 프롬프트 최적화와 윤리적 문제 해결까지 포괄적인 가이드를 제공한다.

업스테이지 인공지능 연구원이다. 광주과학기술원에서 전기전자컴퓨터공학을 전공했고, 학사 및 석사 학위 과정을 수석으로 졸업했다. 석사 학위 논문은 “이진 신경망 구조 탐색 및 비지도 학습(Architecture Search and Unsupervised Learning for Binary Networks)”으로, 인공 신경망의 경량화 분야를 연구하며 ECCV, CVPR, ICLR 등 최고 권위의 인공지능 학회에 논문을 다수 게재했다. Naver AI Lab에서 연구 인턴으로 재직하다 업스테이지에 인공지능 연구원으로 합류했다. 업스테이지 합류 이후엔 광학 문자 인식(optical character recognition) 분야를 연구하며 구글 등이 개최한 대회를 포함해서 총 4개의 해당 분야 최고 권위 대회에서 우승했다. 이후, 초거대 언어 모델을 연구하며 NAACL, ACL 등 세계적인 자연어 처리 학회를 포함해 다수의 논문을 게재했고, 다른 경쟁 상대보다 훨씬 작은 모델로 Open LLM 리더 보드 세계 1등을 달성했다. 현재는 한국을 대표하는 초거대 언어 모델 중 하나인 Solar LLM 개발에 힘쓰고 있다.

초거대 언어 모델과 비즈니스 문제 해결

01 초거대 언어 모델과 개인
02 초거대 언어 모델과 기업
03 초거대 언어 모델로 해결할 수 있는 문제들
04 초거대 언어 모델로 해결할 수 없는 문제들
05 경제적 관점에서 초거대 언어 모델
06 비즈니스 문제 해결 1: 프롬프트 엔지니어링
07 비즈니스 문제 해결 2: 검색 증강 생성
08 비즈니스 문제 해결 3: 미세 조정
09 비즈니스 문제 해결 4: 지속 사전 학습
10 초거대 언어 모델의 비즈니스 도입 사례