Design and engineer LLM systems
grounded in linguistic domain knowledge,
robust and explainable AI principles.

Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering

Open-Domain Question Answering

#논문리뷰 #LLM #DPR

LLM Engineering 2. LLM에 지식 주입하기

이전 포스트에서 LLM은 “똑똑하지만 기억력이 없는 연산 장치”라고 정의했다. [🔗 LLM 구동 방법] LLM을 활용하기 위해서는 지식을 넣어줘야하는데 지식을 넣는 방법은 크게 4가지가 있다.

#스터디로그 #NLP #LLM #Agent #LLM_Architecture #RAG #Langchain

[Git] 좋은 Commit Message 작성하기

개발을 하다 보면 과거의 내가 짠 코드를 보며 “도대체 왜 이렇게 짰지?” 라고 생각할 때가 있다.

#git #github #commit-message #convention #dev-log

[DevLOG 1] AI 서비스 기획: 모델 최적화보다 사용자 가치에 집중하기

처음 프로젝트를 시작했을 때는 창업 경험을 화려한 스펙으로 만들고 싶었다. 그래서 “우리만의 데이터로, 우리만의 모델을 직접 학습시켜 운영하겠다”는 목표를 세웠다. 이를 위해 데이터를 모으고, 학습시키고, 1%의 정확도를 더 높이기 위해 몇 달의 시간을 쏟아부었다...

#프로젝트 #앱개발 #PM

인공지능 기반 식물 관리 앱 POZ

#프로젝트 #LLM-Agent #RAG #CV

[앱 개발]뜨개 기록 통합 관리 앱

#프로젝트 #앱개발 #PM