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[IT & Future Strategy (23-9)] 공공부문 거대언어모델(LLM) 오픈소스 활용방안

 

o 목차

  Ⅰ. 한국형 거대언어모델(LLM) / 01

  Ⅱ. 한국형 거대언어모델 구축 및 고도화 / 03

  Ⅲ. 오픈소스 거대언어모델 국내/외 동향 / 25

  Ⅳ. 정책적 시사점 / 38

 

o 주요 내용

  - 개방된 언어모델 중 한국어 거대언어모델(LLM)이 부족함에 따라 공공부문에 적용 가능한 거대언어모델 오픈소스 활용방안을 연구하여 제시하였습니다.

 

 

❍ (DPO 를 이용한 학습) 기본(base) LLM 을 지시응답형(Instruction following)  LLM 으로 변경하기 위하여 OpenAI가 적용하였던 학습방법 중 2단계 보상모델 생성 , 3 단계 : PPO(Proximal Policy Optimization)알고리즘 기반 강화학습을 대신하는 DPO(Direct Preference Optimization) 기법이 주목을 받고 있으며,  요약 및 대화의 응답 품질이 RLHF 대비 좋은 성능을 보이고 있음[10]

 

 

https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=25932&bcIdx=26223&parentSeq=26223

 

https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?bcIdx=26223&cbIdx=25932&parentSeq=26223

[IT & Future Strategy (23-9)] 공공부문 거대언어모델(LLM) 오픈소스 활용방안 2023.12.31 조회수 871 윤창희 AI-미래전략센터 [IT & Future Strategy (23-9)] 공공부문 거대언어모델(LLM) 오픈소스 활용방안 o 목차  

www.nia.or.kr

거대언어모델(LLM)_오픈소스_현황_및_활용방향_최종_231231.pdf
6.42MB

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Posted by Mr. Slumber
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