核心概念
비전문가 LLM 사용자를 위해 파인튜닝, 검색 보조 생성 및 소프트 프롬팅 기법의 기본 성능을 비교 평가하였다.
摘要
이 연구는 비전문가 LLM 사용자를 위한 성능 향상 기법의 기준을 제시하고자 하였다. 파인튜닝, 검색 보조 생성(RAG) 및 시스템 프롬팅 기법을 GPT-3.5 Turbo 모델에 적용하고 비교 평가하였다.
- 파인튜닝 모델은 기본 모델보다 성능이 향상되었지만, 잘못된 정보 생성이 더 많았다.
- RAG 모델은 기본 모델과 파인튜닝 모델보다 성능이 크게 향상되었다.
- 시스템 프롬팅은 각 모델의 성능을 추가로 향상시켰다.
- 비전문가 사용자 관점에서 RAG 기법이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
統計資料
파인튜닝 모델은 기본 모델보다 잘못된 정보를 더 많이 생성했다.
RAG 모델은 기본 모델과 파인튜닝 모델보다 정답률이 크게 높았다.
시스템 프롬팅은 각 모델의 성능을 추가로 향상시켰다.
引述
"LayerZero는 확장성과 성능이 향상된 인프라를 제공하기 위해 설계되었다."
"블록 헤더는 블록체인 네트워크의 블록에 대한 데이터 구조이다."