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저자정보
박선화 (국립금오공과대학교) 김민석 (국립금오공과대학교) 정유철 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
333 - 336 (4page)

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본 연구에서는 모델 학습 방법론 중 하나인 PEFT 기법을 적용하여 기존 검색 증강 기법(RAG) 생성 모델의 성능을 개선하는 방안에 대해 제안한다. 기존의 RAG 기법은 사용자의 질문에 대한 외부 지식을 참조하여 언어 모델이 응답을 생성하도록 하였으나, 모델이 부정확한 정보에 의존하는 환각 현상이 문제점으로 지적되었다. 이에 본 연구에서는 PEFT 기법 중 lora, Prefix tuning, IA3 방식으로 학습한 모델을 기존 RAG 모델에 적용함으로써 답변의 정확도와 진실성을 개선하였다.
#PEFT #lora #RAG #Quantization #Database #LLM #VectorDB

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습모델을 활용한 RAG 모델 구축
Ⅲ. 실험
IV. 결론
참고문헌

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