대형모델이 더 큰 역할을 하기 위해서는 지식베이스라는 핵심요소와 떼려야 뗄 수 없습니다.

대형 모델의 세계에는 '그림 카드', '연금술 정제' 등의 속어가 있습니다. 이 용어는 쉽고 재미있게 들리지만 "엘릭서"가 실제로 작동하려면 그 뒤에 핵심 요소인 지식 기반이 있습니다. 이 지식 기반에는 플레이어가 이러한 속어를 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 돕기 위해 많은 양의 정보와 기술이 저장되어 있습니다. 지식베이스에는 게임의 규칙과 게임플레이뿐 아니라, 게임의 배경 스토리와 캐릭터 소개까지 포함되어 있으며, 자연어 처리(NLP)와 콘텐츠 생성부터 이미지 인식까지, 대형 모델은 다양한 분야에서 놀라운 역량을 발휘했습니다. . 그러나 대규모 모델이 특정 분야의 문제를 다루는 경우 필요한 배경 지식이 부족하여 출력 결과가 정확하지 않거나 관련성이 충분하지 않을 수 있습니다.

AI를 위해 특별히 구축된 지식 베이스를 어떻게 이해해야 할까요?

지식베이스의 핵심 아이디어는 대규모 모델이 추가 지식을 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라 검증되고 정리된 정보도 포함하고 있습니다.

대형 모델의 적용 과정에는 고도로 전문적이고 복잡한 데이터 처리가 필요한 경우가 많습니다. 지식 기반을 도입함으로써 모델은 관련성이 높은 고품질 데이터에 액세스할 수 있으므로 결과의 정확성이 높아집니다. 예를 들어 의료 분야에서는 지식 베이스를 통해 최신 의학 연구 및 임상 시험 데이터를 제공할 수 있어 AI가 보다 정확한 진단과 치료 권장 사항을 제시할 수 있습니다.

전문적인 정보 제공, 데이터 품질 향상, 복잡한 추론 지원, 지식의 동적인 업데이트를 통해 지식 베이스는 대형 모델이 실제 응용에서 더 큰 가치와 역할을 수행할 수 있게 하여 더욱 강력하다고 할 수 있습니다.

지식베이스의 다양한 장점을 바탕으로 지능형 검색엔진, 자동화 검증 도구, 언어 처리 도구, 자동화 도우미 등 모델 트레이닝을 통해 다양한 역량을 개발하여 보다 편리하게 지식을 추출 및 관리하고 개선할 수 있습니다. 직원 업무 효율성.

이번 디지털 전환 전략 호에서는 효율적이고 지능적인 AI 지식 기반을 구축하는 방법을 논의하기 위해 AI 지식 기반 프레임워크 구축에 중점을 둘 예정입니다. 또한 자세히 살펴보기 위해 시중에 나와 있는 몇 가지 제품 도구도 찾아보았습니다. 디지털 혁신의 물결 속에서 AI 지식베이스는 중요한 역할을 합니다. 조직이 지식자원을 효과적으로 활용하고 적용할 수 있도록 돕는 지식의 중앙 집중식 저장, 관리, 공유를 위한 시스템입니다. AI 지식베이스는 주로 지식의 수집과 통합을 포함한다. 즉, 지식베이스는 대형 모델의 실제 적용을 위한 견고한 기반과 보장을 제공할 뿐만 아니라, 이 둘의 통합을 통해 더 큰 잠재력을 발휘할 수 있다.