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패스트캠퍼스 환급챌린지 31일차 : 파인튜닝과 RAG로 완성하는 맞춤형 LLM 서비스 개발 강의 후기

※ 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다. ※ 오늘은 파인튜닝한 임베딩 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 방법을 학습했습니다.지금까지는 느낌적인 느낌으로만, "잘 되는 것 같은데?", "결과가 더 좋아진 느낌인데?" 정도의 직관으로 평가를 했다면,이제는 정확한 수치로 비교 분석이 가능해졌습니다...!이번 강의를 통해서 앞으로의 파인튜닝에서 어떻게 성능이 개선되었는지, RAG 문서 검색 시스템을 얼마나 더 정밀하게 다듬었는지를 정량적으로 평가하기 위한 도구를 얻었다고 느껴졌습니다 😏 📊 어떻게 평가할까?임베딩 모델은 사용자 질문(쿼리)과 문서(corpus)를 임베딩 공간에 위치시킵니다.이때 질문과 관련된 문서는 가까이, 관련 없는 문서는 멀리 배치되도록 학습되죠. (복습복..

패스트캠퍼스환급챌린지 2025.07.31
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react에이전트, 오공완, LLM, 환급챌린지, 패스트캠퍼스후기, SFTTrainer, 습관형성, 직장인자기계발, llama, 패스트캠퍼스, gpt4o, 파인튜닝, Bert, 임베딩, Lora, GPT, 프롬프트엔지니어링, 페르소나챗봇, RAG, LangChain,

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