🚀 우리의 언어를 이해하고, 그에 맞는 답변을 자연스럽게 생성하는 거대언어모델은 어떻게 만들어질까요? 바로 방대한 데이터를 바탕으로 언어의 특징을 학습시키는 "사전학습(Pre-training)" 단계를 시작으로, 답변의 질을 높이는 "미세조정(Supervised Fine-tuning)", 그리고 생성된 답변이 비윤리적이거나 법의 테두리를 넘어가지 않게 하도록 조정하는 "정렬(Alignment)" 단계를 거쳐야 합니다.

이 모든 과정은 거대언어모델을 더욱 똑똑하게 만들기 위해 필수적이지만, 그만큼 막대한 비용과 시간을 투자해야 할 수밖에 없는데요. 이러한 기술적 장벽을 넘는 방법은 바로 잘 만들어진 풀스택 거대언어모델 생태계를 적극적으로 활용하는 것입니다.

AI 도입 사이클을 반영한 맞춤형 풀스택 생태계를 통해 여러분도 혁신적인 기술을 쉽고 빠르게 활용해 보시는 것은 어떨까요?