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https://www.sequoiacap.com/article/llm-stack-perspective
유명 VC인 세콰이어캐피탈에서 발표한 LLM 전망입니다. 현재 LLM을 커스터마이징하는 방법은 다음과 같은 3가지가 있습니다.
1. LLM을 바닥부터 새로 학습. 많은 데이터와 자원이 필요.
2. 사전훈련된 LLM을 파인튜닝. 1번보다 덜하지만 역시 학습이 어려움
3. 벡터서치로 먼저 검색하고 LLM으로 생성
앞으로 3번째 방법인 벡터서치가 가장 많이 활용될 것이라 예측하고 있습니다. 사실 LangChain이나 Plugin, Function 역시 이와 비슷한 방식이라고 봅니다. 모델의 한계를 뛰어넘기 위해 외부 기능과 연동하는 것이니까요.
글의 마지막에는 이런 회사들을 찾고 있다고 광고하고 있네요^^;
If you’re founding a company that will become a key pillar of the language model stack or an AI-first application, Sequoia would love to meet you.