Amazon Nova 모델의 도입은 AI 분야에서의 중요한 발전을 나타내며, 대형 언어 모델(LLM) 최적화에 새로운 기회를 제공한다. 이 포스트에서는 Amazon Nova 모델을 기준으로 모델 맞춤화와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 효과적으로 수행하는 방법을 소개한다. 최근 Amazon Nova 모델을 사용하여 모델 맞춤화와 RAG 사이의 포괄적인 비교 연구를 실시했다. 이 연구를 통해 얻은 소중한 통찰을 공유하고자 한다. 모델 맞춤화는 특정 작업에 대해 모델을 조정하는 과정을 의미하며, RAG는 정보 검색을 통해 생성된 결과물을 보완하는 방법이다. Amazon Nova는 이러한 작업들을 수행하는 데 매우 효율적인 도구로 사용될 수 있다. 이 연구를 통해 모델 맞춤화와 RAG의 장단점을 비교하고, 각각의 적합한 사용 사례를 식별하였다. Amazon Nova 모델의 도입으로 인해 AI 모델의 성능 향상 및 다양한 응용 분야에서의 혁신이 가능해질 것으로 전망된다.

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