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은행을 털지 않고도 더 스마트한 LLM 구현: 미세 조정 및 LoRA에 대한 실용 가이드

AI 통합을 모색 중이거나 이미 LLM을 사용하고 있다면, 많은 팀이 겪는 것과 같은 난관에 부딪혔을 것입니다. 사전 학습된 모델이 항상 바로 적용 가능한 것은 아닙니다.

이 백서에서는 가장 효과적인 솔루션 두 가지, 즉 저순위 적응(LoRA)과 전체 미세 조정을 분석하여 시간과 리소스를 어디에 투자해야 할지 결정하는 데 도움을 드립니다.

실제 구현 경험을 바탕으로, 이 가이드는 여러분의 팀이 예산이나 대역폭을 소모하지 않고도 더욱 스마트하고 빠르며 확장 가능한 LLM을 얻을 수 있도록 돕기 위해 구성되었습니다.  

이 백서는 누구를 위한 것입니까? 

AI 스타트업 및 제품 개발자 

머신 러닝 엔지니어 및 데이터 팀

CTO가 구축 대 구매 결정을 평가합니다.

규모에 맞게 더욱 스마트하고 맞춤형 AI를 구축하려는 모든 팀 

저자 소개,

Mladen Lazic

Scopic의 CTO

저자 소개,

스코픽의 최고기술책임자(CTO)인 믈라덴 라지치는 2011년 개발자로 입사하여 빠르게 승진하며 기술 리더와 엔지니어링 디렉터를 역임했습니다. 그의 탁월한 공헌을 인정받아 2020년에는 엔지니어링 및 운영 부문 부사장으로, 2022년에는 최고운영책임자(COO)로, 그리고 2025년에는 최고기술책임자(CTO)로 승진했습니다.

현재 믈라덴은 스코픽의 전반적인 사업 운영을 총괄하고 있으며, CEO인 팀 버(Tim Burr) 및 경영진과 협력하여 회사의 전략적 비전과 가치를 구현하고 있습니다. 또한 엔지니어링을 포함한 여러 부서의 계획, 실행, 관리 및 감독을 상위 직급에서 담당하고 있습니다. 2023년에는 이사회에 합류하여 스코픽 리더십 팀의 핵심 멤버로서의 입지를 굳건히 했습니다.

더욱 스마트하게 LLM을 배포하기 위한 비용 효율적인 로드맵을 찾고 계신가요?