생성형 AI의 경쟁력을 높이는 LLM 최적화 전략

AI와 머신러닝의 발전으로 거대 언어 모델(LLM)에 대한 관심은 급증했지만, 높은 비용 때문에 수많은 기업이 도입을 주저하고 있다. 이 책은 적은 비용으로 LLM을 구축하고 배포하는 효율적인 접근법을 소개한다. 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 배포의 각 단계에서 성능 저하를 최소화 하면서 비용을 효과적으로 최소화하는 방법을 만나 보자. 검색 시스템이나 AI 에이전트와 같은 생성형 AI 애플리케이션 구현에 필요한 실용적이고 기술적인 지식을 제공한다. 모델 양자화, 스케일링 등의 추론 최적화 기법과 인프라 비용 절감 방법을 탐구하여 생성형 AI 서비스의 경쟁력을 강화해 보자.