ㅁ 도메인 특화

ㅇ 정의:
특정 산업, 분야, 또는 문제 영역에 맞추어 최적화된 AI 기술이나 모델을 개발하는 접근법.

ㅇ 특징:
– 일반 AI와 달리 특정 도메인 데이터에 집중하여 높은 정확도와 효율성을 제공.
– 도메인 전문가와의 협업이 필수적.
– 데이터 수집과 전처리에 많은 노력이 요구됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료, 법률, 금융 등 고도로 전문화된 지식이 필요한 분야.
– 일반 AI 모델로는 해결하기 어려운 도메인 특화 문제.

ㅇ 시험 함정:
– 일반적인 AI와 도메인 특화 AI의 차이를 모호하게 기술하는 문제.
– 도메인 특화 AI의 한계를 과소평가하거나 과대평가하도록 유도하는 문항.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 도메인 특화 AI는 특정 산업의 데이터와 요구사항에 맞추어 설계된다.
X: 도메인 특화 AI는 모든 도메인에서 동일한 성능을 발휘한다.

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1. 맞춤형 LLM

ㅇ 정의:
특정 도메인이나 목적에 맞춰 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 추가 학습(fine-tuning)하거나 수정하여 최적화한 모델.

ㅇ 특징:
– 대규모 사전 학습 데이터를 활용하되, 특정 도메인에 맞춘 데이터로 추가 학습.
– 높은 정확도와 도메인 적합성을 제공.
– 모델 크기와 학습 시간에 따라 성능이 크게 좌우됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료 진단, 법률 문서 분석, 고객 서비스 자동화 등 특정 도메인에서의 자연어 처리.
– 기존 LLM이 충분한 성능을 발휘하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 맞춤형 LLM과 일반 LLM의 차이를 명확히 구분하지 못하게 유도하는 문항.
– 맞춤형 LLM의 한계(데이터 편향, 높은 비용 등)를 간과하게 만드는 문제.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 맞춤형 LLM은 도메인 특화 데이터를 활용하여 추가 학습된다.
X: 맞춤형 LLM은 사전 학습 없이 도메인 데이터만으로 학습된다.

ㅁ 추가 학습 내용

도메인 특화 AI와 맞춤형 LLM의 주요 차이점을 명확히 이해하는 것이 중요합니다. 도메인 특화 AI는 특정 문제를 해결하기 위해 다양한 형태의 AI 기술을 포함하며, 특정 산업이나 분야에 특화된 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 의료 영상 분석 AI는 의료 분야에서 활용되는 도메인 특화 AI의 사례입니다. 반면, 맞춤형 LLM은 주로 자연어 처리에 초점을 맞춘 언어 모델로, 특정 사용 사례나 요구에 맞게 조정된 언어 모델을 의미합니다. 법률 문서 요약 모델은 맞춤형 LLM의 좋은 사례입니다. 시험에서는 이 두 용어를 혼동하지 않도록 주의해야 하며, 각각의 정의와 사례를 분명히 기억하는 것이 중요합니다.