인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 혹시 어디까지 수강하셨을까요?

혹시 3.2강까지 진행하셨다면, 질문하신 내용에 대한 답변은 3.5강 3.6강에 있습니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 유서연님께서 질문하신 내용에 대해 살펴보겠습니다.

질문에서 확인한 바에 따르면, Upstage 모델을 사용하여 생성된 답변의 정확성이 기대에 미치지 못하는 부분을 우려하고 계시는 것 같습니다. 이런 문제는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 아래와 같은 방법으로 개선할 수 있습니다.

원인 분석 및 개선 방안

1. Data Preprocessing: 사용하는 데이터의 품질은 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 단계적으로 데이터를 전처리하여 품질을 높임으로써 입력 문서에서 추출된 정보를 기반으로 더 정확한 계산과 답변을 얻을 수 있습니다.

2. 정확한 Retrieval 설정: 모델이 올바른 문서를 가져올 수 있도록 retriever를 세심하게 조정해야 합니다. 더 관련성 높은 문서를 선택하여 답변의 정확성을 높일 수 있습니다.

3. 프롬프트 설계: LLM이 최적의 성능을 내도록 프롬프트를 설계합니다. 특정한 맥락이나 세부 이야기가 부족할 경우 계산이 올바르지 않게 나올 수 있기 때문에, 명확한 프롬프트를 설정하는 것이 중요합니다.

4. 모델 성능 평가: 다양한 상황에서 모델의 성능을 점검하고, 오차가 발생할 경우, 이를 데이터 및 설정에서 수정할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

유사한 질문 링크

• LLM이 답변하지 못함: LLM이 정보 부족으로 인해 답변 정확성이 떨어질 수 있는 상황에 대해서 다룬 게시물입니다.
  

위의 내용을 참고하여 프롬프트와 데이터베이스 설정을 세밀하게 조정해 보시길 권장합니다. 형식 검토 및 결과 비교를 통해 최적화할 수도 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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