LLM_RAG (3) 썸네일형 리스트형 deepseek와 chatGPT-4.0 비교 (chatGPT) DeepSeek과 OpenAI의 ChatGPT-4.0을 비교하면 기술적 접근 방식, 모델의 철학, 활용 사례에서 명확한 차이점을 찾을 수 있습니다. 아래는 주요 측면에서의 비교입니다.1. 모델 설계 및 아키텍처DeepSeekMixture-of-Experts(MoE) 구조를 사용해 효율적인 자원 활용을 목표로 함.특정 작업에만 필요한 부분의 매개변수를 활성화하므로 추론 속도가 빠르고 자원 소모가 적음.매개변수 크기: 최신 모델인 DeepSeek-V3는 6710억 개의 총 매개변수를 가지며, 활성화되는 매개변수는 약 370억 개에 불과함.효율성 강조: 제한된 하드웨어 환경에서도 고성능을 발휘하도록 설계.ChatGPT-4.0Transformer 아키텍처 기반의 완전 연결 모델.모든 매개변수를 동시에 활용해 복.. [뉴스] 데이터 전문가 없이 구축 가능한 ‘OCI 생성형 AI 에이전트 RAG’ https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=192262https://www.oracle.com/kr/news/announcement/ocw24-oracle-offers-powerful-generative-ai-rag-agent-and-enhanced-ai-services-2024-09-10/https://www.oracle.com/kr/artificial-intelligence/generative-ai/generative-ai-service/https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=192064https://www.oracle.com/kr/artificial-intelligence/generativ.. LLM 개요 및 RAG와의 차이 (chatGPT) LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)이란, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리와 생성 작업을 수행할 수 있는 AI 모델을 말합니다. 주로 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업에 활용됩니다.특징대규모 데이터 학습: 수십억 개 이상의 단어로 구성된 데이터셋을 학습하여 다양한 언어적 패턴을 이해합니다.범용성: 특정 분야에 국한되지 않고, 여러 주제나 응용 분야에 적응할 수 있습니다.자연어 생성: 사용자가 입력한 문장이나 질문에 대해 자연스럽고 유창한 답변을 생성할 수 있습니다.컨텍스트 이해: 대화나 문맥을 파악하여 보다 정확한 응답을 제공합니다.사용 사례챗봇: 고객 서비스, 정보 제공 등에서 자연스러운 대화를 제공합니다.문.. 이전 1 다음