비즈니스 요구에 맞는 Foundation 모델을 맞춤화하는 것은 중요한 작업일 수 있습니다. 이 포스트에서는 RAG, 세밀 조정 및 두 가지 방법을 결합한 하이브리드 접근 방법을 사용하여 Foundation 모델을 맞춤화하는 방법을 안내합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 모델인 GPT 모델을 개선하는 방법 중 하나로, 정보 검색을 통해 생성된 결과를 개선합니다. 세밀 조정은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 기술입니다. 두 가지 방법을 결합한 하이브리드 접근 방법은 두 기술의 장점을 결합하여 모델을 더욱 효율적으로 맞춤화할 수 있습니다. 이 포스트에서는 이러한 기술들을 구현하고 평가하는 방법에 대한 상세한 안내를 제공하며, 실제 사용 사례와 데이터셋을 고려하여 현명한 결정을 내릴 수 있는 코드 예시도 제공합니다. Foundation 모델의 맞춤화에 관심이 있는 독자라면 이 포스트가 유용할 것입니다.

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