대규모 언어 모델(LLM)과 파인튜닝을 통한 고객 경험 향상

명령 데이터셋을 통한 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 튜닝

사전 구축된 명령 데이터셋을 통해 수학이나 금융와 같은 도메인 특화 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

이 맞춤형 데이터셋은 데이터 수집 프로세스를 간소화하여 대규모 언어 모델(LLM)을 빠르게 시작하려는 기업에 적합합니다.

RLAIF를 통한 빠르고 정확한 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 개발

모델과 연결된 플랫폼 활용과 최첨단 AI 에이전트를 통해 빠르고 비용 효율적으로 도메인 특화 데이터에 액세스할 수 있습니다.

이 기술은 데이터 개인 정보를 엄격하게 보호하며 실시간 인사이트를 제공합니다.

RLHF를 통한 도메인 특화 맞춤형 데이터셋 지원

지속 가능하고 성공적인 AI 프로그램을 위해 비즈니스와 특정 데이터에 대한 고품질 모델을 파인 튜닝합니다.

RLHF를 통한 맞춤형 피드백과 최적화를 위해 해당 분야의 전문가와 채용 전문가가 전 세계 도메인 전문가와 연결되도록 합니다.

에펜은 콘텐츠 중복 제거와 문맥이 어색한 텍스트 감지, 품질 관리 시스템을 통해 높은 품질의 대규모 언어 모델(LLM)을 보장합니다.

모델 평가를 통한 부정확하고 편향된 콘텐츠 필터링

적절한 도메인과 문화적 맥락에 맞는 모델 정확도와 일반화 기능 및 견고성에 대한 정확하고 미묘한 평가가 가능합니다.

대화 품질 평가와 순위 지정, 올바른 답변 등을 지원합니다.

A/B 테스트를 통해 개발 중인 모델의 두 버전을 비교하거나 경쟁 모델과 비교하여 최적의 성능을 보장합니다. 여러 대규모 언어 모델(LLM) 평가에 소모되는 복잡하고 긴 프로세스를 간소화합니다.

레드 티밍을 통한 모델 스트레스 테스트

에펜의 레드 티밍을 통해 모델에서 나타나는 바람직하지 않은 동작을 발견하여 문제를 신속하고 안전하게 해결합니다.

많은 경험을 가진 에펜의 AI 훈련 전문 레드팀은 할루시네이션이나 위험성, 편견을 방지하여 라이브 모델을 체계적으로 지원합니다.

벤치마킹을 통한 업계 최고의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 배포

스코어카드(Scorecard)는 대규모 언어 모델(LLM)에 투자하는 기업이 확립된 업계 벤치마크 및 표준과 비교하여 성과를 평가할 수 있도록 하는 서비스입니다.

벤치마킹을 사용하면 모델 성능에 대한 인사이트을 얻을 수 있고 개선이 필요한 영역을 식별하여 업계 표준을 충족 여부를 확인할 수 있습니다.

독점 테스트를 통한 인증 획득

모델의 업계 표준 요구를 충족하고 제3자 보증을 통해 인증받습니다.

인증은 정의된 기준(정확성, 효율성, 보안, 윤리)에 대해 모델의 성능을 엄격하게 평가함으로써 기업이 높은 데이터 성능을 유지할 수 있습니다.

실시간 모니터링

최적의 성능 보장을 위해 시간에 따른 정확도와 완전성 및 대기 시간 메트릭을 추적하여 모델을 배포하고 실제 환경에서 사용할 때 발생할 수 있는 문제를 감지하고 해결합니다.

에펜의 전문 레드팀과 함께 브랜드 무결성을 유지하여 프로덕션에서 라이브 모델을 테스트하고 할루시네이션이나 위험성, 편견을 방지합니다.