기술나눔

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소개

인공지능의 발전에 있어서 LLM(Large Language Model)의 등장은 중요한 전환점이 된다. 딥 러닝 기술의 획기적인 발전과 컴퓨팅 성능의 향상으로 LLM은 전례 없는 규모와 복잡성으로 일반 인공 지능(AGI)을 향한 새로운 물결을 열었습니다. 방대한 데이터를 통한 사전 학습을 통해 모델은 자연어를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 일관되고 논리적인 텍스트를 생성할 수 있습니다. 정확성과 효율성 이 둘의 조합은 LLM 환상 문제를 해결하고 생성된 콘텐츠를 더욱 정확하고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다. 저자는 LLM과 지식 그래프를 정리하여 참고할 수 있도록 다음과 같이 요약했습니다.

1장: 대규모 언어 모델(LLM)의 등장과 AGI의 전망

ChatGPT 및 GPT 시리즈

ChatGPT는 OpenAI가 2022년 11월에 출시한 생성적 대화 사전 훈련된 대규모 언어 모델입니다. 이는 대화 시스템 분야에서 LLM의 도약을 나타냅니다. 대화식 상호 작용 스타일을 갖춘 ChatGPT는 후속 질문에 답변하고, 실수를 인정하고, 잘못된 전제에 도전하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있습니다. 이 대화형 기능을 통해 ChatGPT는 여러 지식 영역에서 상세하고 명확한 답변 기능을 보여줄 수 있습니다.그러나 기술의 발전으로 ChatGPT는 다음과 같은 몇 가지 한계도 노출했습니다.사실적 정확성 및 적시성 문제。

이러한 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 2023년 3월 이미지 이해를 지원하는 보다 부드럽고 정확한 모델인 GPT-4를 출시했습니다. GPT-4의 출시는 LLM의 언어 이해 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 응용 범위를 확장하여 다중 모드 정보를 처리할 수 있도록 하여 보다 포괄적이고 심층적인 지능적 상호 작용을 달성할 수 있게 해줍니다.

NLP 작업 및 애플리케이션 시나리오

대형 언어 모델은 텍스트 분류, 정보 추출, 텍스트 요약, 지능형 질문 응답, 독해, 기계 번역, 텍스트 생성 및 문법 교정과 같은 다양한 분야를 다루는 자연어 처리(NLP) 작업에 널리 사용됩니다. 이러한 작업의 실현을 통해 LLM은 정보 분류, 텍스트 구조화, 요약 설명, 대화 질문 및 답변, 복잡한 텍스트 이해, 다국어 번역, 콘텐츠 생성 및 정보 오류 수정과 같은 다양한 시나리오에서 역할을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 지능형 질문 및 답변 시나리오에서 LLM은 사용자의 질문을 이해하고 정확하고 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다. 텍스트 요약 작업에서 LLM은 자동으로 텍스트에서 주요 정보를 추출하고 간결한 요약을 생성할 수 있습니다.

대형 모델의 새로운 기능

대규모 언어 모델의 기능은 하루아침에 달성되지는 않지만 모델의 크기가 커짐에 따라 점차 명확해집니다. 이러한 기능의 "출현"은 도메인 간 전송 기능 및 추론 기능과 같은 여러 측면에서 나타납니다. 모델의 크기가 어느 정도 커져야만 이러한 역량이 질적으로 도약할 수 있습니다. Google, DeepMind 및 OpenAI의 대규모 언어 모델의 진화는 사전 훈련, 명령 미세 조정 및 정렬과 같은 단계를 거쳤습니다. 이러한 단계의 진화는 모델 기능을 향상하는 데 중요합니다.

사전 학습 단계에서 모델은 대규모 데이터 세트를 통해 언어에 대한 일반적인 패턴과 지식을 학습합니다. 후속 지침 미세 조정 단계에서 모델은 특정 지침을 통해 특정 작업을 완료하는 방법을 학습합니다. 정렬 단계는 추가 훈련을 통해 모델 출력이 인간의 기대와 더욱 일치하도록 만드는 것입니다. 이러한 단계의 발전을 통해 대규모 언어 모델이 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 놀라운 기능을 보여줄 수 있게 되었습니다.

또한 상황별 학습(In Context Learning), CoT(Chain-of-Thought) 프롬프트, 지침 조정과 같은 핵심 기술은 LLM 기능의 한계를 지속적으로 확장하고 있습니다. In Context Learning을 사용하면 모델이 매개변수를 변경하지 않고도 적은 수의 샘플로 새로운 작업을 학습할 수 있습니다.

CoT 프롬프트는 상세한 추론 단계를 제공하여 논리적 추론을 수행하는 방법을 모델에 가르칩니다.
지침 조정은 명확한 지침을 통해 모델의 이해와 예측 기능을 자극합니다.

2장: 지식 그래프와 LLM

2.1 지식그래프의 개념과 진화

지식 그래프는 본질적으로 구조화된 의미론적 지식 기반입니다.복잡한 지식을 그래프 형태로 표현함으로써 기계는 지식을 더 잘 이해하고 검색하고 활용할 수 있습니다. . 지식 그래프의 발전은 1960년대 자연어 이해 분야에서 주로 활용되었던 의미망(semantic network)으로 거슬러 올라간다. 인터넷 기술의 발전으로 지식 그래프는 검색 엔진, 지능형 질문 답변 및 추천 컴퓨팅에서 중요한 역할을 하기 시작했습니다.

1980년대에는 지식을 기술하기 위해 인공지능 분야에 철학적 개념 '온톨로지(Ontology)'가 도입됐다. 이후 지식 표현 및 지식 베이스 분야의 연구자들은 프레임워크 시스템, 생산 규칙, 기술 논리를 포함한 다양한 지식 표현 방법을 제안했습니다. 1998년 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 발명은 지식 그래프 개발에 새로운 기회를 제공했습니다. 하이퍼텍스트 링크에서 의미 링크로의 전환은 지식 그래프 구성 방식에 큰 발전을 가져왔습니다.

지식 그래프는 본질적으로 기계가 지식을 표현하는 방식에서 비롯된 세계 모델로 간주할 수 있으며, 그래프 구조를 사용하여 모든 사물 간의 관계를 설명하고 사물에 대한 지식을 기록합니다. 검색 엔진, 지능형 질문 답변 및 추천 컴퓨팅 및 기타 응용 분야.

2006년 Tim Berners-Lee는 오픈 데이터 간의 연결을 구축하는 것이 시맨틱 웹의 본질이라고 강조했습니다. 2012년 구글은 지식 그래프를 기반으로 한 검색 엔진 제품을 출시해 지식 그래프의 상업적 응용에 획기적인 발전을 이루었습니다. 지식 그래프의 개념은 지금까지 전문가에 의한 초기 구축에서부터 기계 알고리즘 구축에 이르기까지 진화해 왔으며, 지식 표현의 다중화, 다중 형태의 방향으로 계속해서 발전하고 있다.

2.2 지식 그래프의 구성과 특징

지식 그래프의 구축은 지식 추출, 지식 융합, 지식 표현, 지식 추론 등 여러 단계를 포함하는 복잡한 프로세스입니다. 초기 지식 그래프는 주로 전문가가 수동으로 구성했습니다. 이러한 종류의 그래프는 품질이 높지만 비용이 많이 들고 업데이트 속도가 느렸습니다. 기술이 발전함에 따라 머신러닝 알고리즘을 활용해 자동으로 지식 그래프를 구축해 구축 효율성과 업데이트 빈도가 향상되기 시작했다.

지식 그래프의 특징은 엔터티, 속성, 이벤트, 관계 등 복잡한 지식 관계를 그래프 구조의 형태로 표현할 수 있다는 점이다. 이러한 구조화된 표현은 지식의 저장과 검색을 용이하게 할 뿐만 아니라 지식 추론의 가능성도 제공합니다. 현대의 지식 그래프는 텍스트 정보뿐만 아니라 이미지, 사운드 등 다양한 양식의 데이터를 포함하는 다중 모드, 다중 형식의 지식 표현 방향으로 발전하고 있습니다.

2.3 지식 그래프 적용 사례

다양한 분야의 지식 그래프 적용 사례는 풍부하고 다양합니다. 일반 분야에서는 일반 사용자에게 광범위한 상식 지식을 제공하기 위해 지식 그래프를 '구조화된 백과사전 지식'으로 활용하는 경우가 많습니다. 의료, 법률, 금융 등 특정 분야에서는 업계 데이터를 기반으로 지식 그래프를 구축하여 업계 종사자들에게 심층적인 전문 지식 서비스를 제공합니다.

예를 들어 의료 분야에서는 질병, 약물, 치료 방법 등에 대한 정보를 지식 그래프에 통합하여 의사가 진단 및 치료 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 금융 분야에서 지식 그래프는 회사, 산업, 시장 및 기타 경제 주체와 이들의 상호 관계를 나타내어 분석가가 투자 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 지식 그래프는 개인화된 추천, 지능적인 질문과 답변, 콘텐츠 생성 등 다양한 시나리오에도 사용될 수 있어 인공지능의 적용 범위가 크게 풍부해집니다.

2.4 지식 그래프와 LLM의 협업

지식 그래프와 LLM의 결합은 지능형 시스템을 위한 강력한 추론 및 지식 표현 기능을 제공합니다. LLM의 강력한 언어 이해 및 생성 기능은 지식 그래프의 구조화된 지식과 결합되어 보다 정확하고 심층적인 지식 추론을 달성할 수 있습니다. 예를 들어 지능형 질문 답변 시스템에서 LLM은 지식 그래프를 통해 질문과 관련된 지식을 빠르게 찾아보다 정확하고 포괄적인 답변을 제공할 수 있습니다.

또한 지식 그래프는 LLM을 보완하는 역할을 하여 모델 훈련 및 추론 중에 필요한 외부 지식을 제공할 수도 있습니다. 지식 그래프의 지식을 트리플, 지침, 규칙 등의 형태로 LLM에 주입함으로써 모델의 신뢰성과 해석성을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 지식 그래프를 사용하여 LLM에서 생성된 콘텐츠를 인용, 추적 및 검증하여 생성된 콘텐츠의 정확성과 권위를 보장할 수도 있습니다.

산업 응용 분야에서는 지식 그래프와 LLM의 결합도 큰 잠재력을 보여줍니다. 지식 강화 사전 훈련, 신속한 엔지니어링, 복잡한 지식 추론 및 기타 방법을 통해 특정 분야에 대한 LLM을 구축하여 보다 전문적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 동시에 지식 그래프는 도메인 데이터, 지식 및 상호 작용의 자동 표현 및 업데이트를 실현하여 "초자동화"를 달성할 수 있습니다.

KG의 신속한 구축 촉진: 지식 추출/지식 융합

지식강화 사전훈련/신속엔지니어링/복잡지식 추론/지식 추적성/실시간 동적지식 융합
• 대규모 언어 모델에서 입증된 강력한 추출 및 생성 기능은 지식 그래프의 신속한 구축을 지원하고 지식의 자동 추출 및 융합을 실현할 수 있습니다.
• 지식을 활용한 지식 그래프의 프롬프트 자동 구성으로 자동 프롬프트 엔지니어링이 가능합니다.
• LLM의 창발능력과 CoT 추론능력이 지식그래프 기반의 복합지식 추론능력과 결합되어 복잡한 과제를 공동으로 해결 가능
• 지식 그래프의 지식은 트리플, 명령어, 규칙, 코드 등의 형태로 언어 모델 훈련 과정에 추가되어 LLM의 신뢰성과 해석 가능성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
• LLM 생성 결과를 지식 그래프의 지식과 연결하여 생성된 콘텐츠의 인용, 추적성 및 검증을 달성합니다.
• 지식 그래프는 온톨로지를 사용하여 도메인 데이터, 지식 및 상호 작용을 표현하고 데이터 액세스, 지식 추출 및 업데이트에서 사용자 상호 작용 링크까지 전체 프로세스의 자동화를 완료합니다.

3장: 산업 구현 패러다임

3.1 대규모 언어 모델 산업 구현의 과제

LLM(대형 언어 모델)은 산업 응용 분야에서 큰 잠재력을 보여주었지만 일련의 과제와 한계에도 직면해 있습니다. 첫째, 대형 모델의 컴퓨팅 및 스토리지 요구 사항은 엄청나므로 배포 비용이 증가할 뿐만 아니라 리소스가 제한된 환경에서 모델 적용이 제한됩니다. 둘째, 대규모 모델을 훈련하고 미세 조정하려면 주석이 달린 대량의 데이터가 필요하며, 이 데이터를 수집하고 처리하는 데 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 경우가 많습니다. 또한 대형 모델의 해석 가능성과 제어 가능성이 상대적으로 열악하여 높은 정확성과 투명성이 요구되는 일부 응용 시나리오에 장애가 됩니다.

산업 응용 분야에서는 대형 모델의 일반화 능력도 문제가 됩니다. LLM은 사전 훈련 단계에서 많은 양의 데이터에 노출되지만 산업별 용어 및 복잡한 논리에 직면하면 모델 성능이 제한될 수 있습니다. 동시에 대형 모델의 업데이트 및 유지 관리도 어려운 과제이므로 모델의 적시성과 정확성을 유지하려면 지속적인 기술 지원과 데이터 업데이트가 필요합니다.

3.2 “소형 모델” 생태계의 발전

대형 모델과 비교하여 소형 모델은 산업 구현에서 몇 가지 고유한 이점을 보여주었습니다. 소형 모델은 크기가 작고 계산 비용이 낮기 때문에 에지 장치나 리소스가 제한된 환경에 배포하기가 더 쉽습니다. 또한 소형 모델의 개발 및 유지 관리 비용이 낮아 중소기업이 머신러닝 기술을 활용해 제품과 서비스를 개선할 수 있습니다.

소형 모델의 또 다른 장점은 유연성과 맞춤화입니다. 특정 산업 또는 애플리케이션 시나리오의 경우 개발자는 특정 요구 사항에 맞게 소규모 모델을 신속하게 사용자 정의하고 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 의료 상담, 법률 서비스 등의 분야에서는 소규모 모델이 전문 용어와 사례를 타겟 방식으로 학습하여 보다 정확한 서비스를 제공할 수 있습니다.

오픈 소스 프레임워크 및 도구의 개발로 소형 모델 생태계가 빠르게 성장하고 있습니다. 개발자는 기존 도구와 라이브러리를 사용하여 소규모 모델을 신속하게 구축 및 배포하여 산업 지능 프로세스를 촉진할 수 있습니다. 동시에, 소형 모델의 통합 및 결합은 복잡한 문제를 해결하기 위한 새로운 아이디어를 제공하며, 여러 소형 모델의 공동 작업을 통해 보다 유연하고 효율적인 솔루션을 얻을 수 있습니다.

3.3 구현된 다중 모드 언어 모델

다중 모드 언어 모델은 이미지, 사운드, 비디오 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 처리하고 이해하며 사용자에게 더욱 풍부하고 직관적인 대화형 경험을 제공할 수 있으며 업계에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 전자상거래 분야에서는 멀티모달 모델을 통해 제품 이미지와 설명을 결합해 보다 정확한 검색 및 추천 서비스를 제공할 수 있습니다. 교육 분야에서 다중 모드 모델은 학생들의 학습 행동을 식별 및 분석하고 맞춤형 교육 지원을 제공할 수 있습니다.

구현된 다중 모드 언어 모델의 장점은 인간의 인식 및 인지 과정을 더 잘 시뮬레이션할 수 있다는 것입니다. 시각, 청각 및 기타 감각 정보를 통합함으로써 모델은 환경과 사용자 요구를 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 또한 다중 모드 모델은 자율 주행 및 로봇 서비스와 같은 복잡한 시나리오 및 작업을 처리하는 데 있어 강력한 기능을 입증했습니다.

그러나 다중 모드 모델의 개발 및 적용은 기술 및 자원 문제에도 직면해 있습니다. 다중 모드 데이터의 수집, 주석 및 융합에는 학제간 지식과 기술 지원이 필요합니다. 또한 다중 모드 모델은 계산 복잡성이 높으며 정확한 실시간 처리를 달성하려면 효율적인 알고리즘과 최적화 전략이 필요합니다.

3.4 검색 강화 및 지식 외부화

대규모 언어 모델의 실용성을 향상시키기 위해 검색 향상과 지식 외부화는 두 가지 중요한 기술적 수단이 되었습니다. 검색 향상은 외부 지식 기반을 도입하여 모델의 정보 검색 기능을 향상시켜 모델이 질문에 답할 때 더 풍부하고 정확한 정보를 얻을 수 있도록 돕습니다. 이 방법은 롱테일 문제나 최신 정보가 필요한 작업을 처리할 때 모델의 단점을 효과적으로 해결할 수 있습니다.

지식 외부화는 모델이 요구하는 외부 지식을 매개변수화된 형태로 모델에 내장시켜 모델이 추론 및 생성 과정에서 이 지식을 직접 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 이 접근 방식은 모델의 해석 가능성과 제어 가능성을 향상시켜 개발자와 사용자가 모델의 출력을 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있게 해줍니다.

산업 응용 분야에서는 검색 향상 및 지식 외부화를 비즈니스 프로세스 및 의사 결정 시스템과 긴밀하게 통합하여 지능적인 지원을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 재무 분석에서 검색 향상을 통해 모델은 최신 시장 데이터와 뉴스를 실시간으로 확보하여 사용자에게 투자 조언을 제공할 수 있습니다. 의료 진단에서 지식 외부화는 모델이 임상 지침과 약물 정보를 신속하게 호출하여 의사가 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4장: 미래의 기회

4.1 대규모 언어 모델의 개발 동향

LLM(대형 언어 모델)의 개발 추세는 보다 지능적이고 개인화된 미래를 가리킵니다. 기술의 발전에 따라 LLM은 다음과 같은 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다.

1. 다중 모드 기능: LLM은 더 이상 텍스트에만 국한되지 않고 이미지, 비디오, 오디오 등의 다중 모드 콘텐츠를 이해하고 생성하여 더욱 풍부한 대화형 경험을 제공할 수 있습니다.
2. 더 깊은 이해: LLM은 지속적으로 최적화된 알고리즘을 통해 감정, 풍자, 복잡한 비유 등 더 깊은 의미론적 이해를 수행할 수 있습니다.
3. 맞춤형 서비스: LLM은 사용자 데이터와 기계 학습을 활용하여 사용자의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 보다 개인화된 서비스를 제공합니다.
4. 도메인 간 통합: LLM은 의료, 법률, 교육 및 기타 전문 분야와 긴밀하게 통합되어 맞춤형 솔루션을 제공할 것입니다.
5. 설명 가능성과 투명성: LLM에 대한 사용자의 신뢰를 높이기 위해 모델 해석성과 투명성이 향상됩니다.

4.2 오픈소스 도구 및 개선 아이디어

오픈 소스 도구는 LLM 개발에 중요한 역할을 합니다. 이는 개발 문턱을 낮출 뿐만 아니라 기술의 빠른 반복과 혁신을 촉진합니다. 예를 들어 Hugging Face는 개발자가 LLM을 쉽게 통합하고 미세 조정할 수 있는 일련의 오픈 소스 라이브러리 및 모델을 제공합니다. 또한 LLM을 개선하기 위한 전략에는 다음이 포함됩니다.

• 모델 압축: 모델 크기를 줄이고 컴퓨팅 효율성을 향상시켜 엣지 디바이스에서 실행하기에 더 적합합니다.
• 지식 주입: 외부 지식 기반을 LLM과 결합하여 모델의 지식 폭과 깊이를 향상시킵니다.
• 강화 학습: 강화학습 기술을 사용하여 LLM의 의사결정 프로세스를 최적화하고 복잡한 작업의 성능을 향상시킵니다.

현재 LLM의 단점에 대응하여 연구자들은 LLM이 외부 도구를 사용하여 LLM의 가중치에 포함되지 않은 중요한 누락 정보로 상황 이해를 향상시켜 이러한 모델을 형성하는 등 몇 가지 개선 조치를 제안했습니다. 종합적으로 ALM(개선 언어 모델)이라고 합니다.

추리(추론): 복잡한 작업을 LM이 자체적으로 또는 도구를 사용하여 더 쉽게 해결할 수 있는 간단한 하위 작업으로 분해합니다.
도구(ToO): 외부 정보를 수집하거나 ALM이 인식하는 가상 또는 물리적 세계에 영향을 줍니다.
행동(Act): 가상 또는 물리적 세계에 영향을 미치는 도구를 호출하고 그 결과를 관찰하여 ALM의 현재 컨텍스트에 통합합니다.
와 함께: 추가 정보를 수집하는 도구와 가상 또는 실제 세계에 영향을 미치는 도구를 LM에서 동일한 방식으로 사용할 수 있도록 LM의 컨텍스트를 강화하여 추론과 도구를 동일한 모듈에 배치할 수 있습니다. 옮기다.

4.3 맞춤형 대형 모델의 탄생

업계의 특정 요구가 증가함에 따라 맞춤형 대형 모델의 탄생이 불가피해졌습니다. 이러한 모델은 금융 분야의 위험 평가 모델이나 의료 분야의 진단 지원 모델과 같은 특정 산업이나 작업에 최적화됩니다. 구현 경로는 다음과 같습니다.

• 도메인별 데이터 교육: 산업별 데이터를 사용하여 모델을 재교육하여 해당 영역의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.
• 구조화된 지식 융합: 업계 지식 기반을 LLM과 결합하여 전문 용어 및 개념에 대한 모델의 이해를 향상시킵니다.
• 사용자 피드백 루프: 지속적인 학습과 개선을 위해 사용자 피드백을 수집하여 모델 성능을 지속적으로 최적화합니다.
  

4.4 다중 에이전트 협업 및 기술 패러다임

다중 에이전트 시스템과 신경 + 기호 기술 패러다임은 미래 개발의 핵심 방향입니다. 다중 에이전트 시스템은 인간 사회의 협업 및 경쟁 메커니즘을 시뮬레이션하고 보다 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다. 신경 + 기호 기술 패러다임은 딥러닝과 기호 추론의 장점을 결합하여 모델의 논리적 추론 능력과 해석 가능성을 향상시킵니다. 이러한 기술의 개발은 다음과 같은 측면에서 LLM의 발전을 촉진할 것입니다.

• 복잡한 작업 해결: LLM은 다중 에이전트 협업을 통해 다단계, 다중 역할 참여가 필요한 복잡한 작업을 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다.
• 지식 표현과 추론: 신경 + 기호 기술 패러다임은 LLM의 지식 표현 및 복잡한 논리적 추론 능력을 향상시킵니다.
  

4.5 차세대 애플리케이션 개발 패러다임

'빅모델+지식그래프'를 기반으로 한 차세대 애플리케이션 개발 패러다임이 구체화되고 있다. 이 패러다임은 지식 그래프를 데이터와 지식의 중심으로 삼고 이를 LLM의 자연어 처리 기능과 결합하여 보다 지능적이고 자동화된 애플리케이션 개발을 달성합니다. 예를 들어:

• 채팅문서: 문서 관리와 질의응답 시스템을 결합한 LLM은 사용자 쿼리를 이해하고 정확한 문서 내용 응답을 제공할 수 있습니다.
• 채팅테이블: 데이터 분석 분야에서 LLM은 자연어 쿼리를 이해하고 데이터베이스에서 직접 복잡한 데이터 쿼리 및 분석을 수행할 수 있습니다.
• 챗웹: LLM은 검색 엔진 API를 활용하여 사용자의 질문을 이해하고 웹 콘텐츠를 기반으로 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
  

요약하다

대규모 언어 모델의 미래는 기회로 가득하며 기술 혁신, 산업 응용, 사용자 경험 등 여러 측면에서 중요한 역할을 할 것입니다. 오픈 소스 도구 및 개선 아이디어는 LLM의 대중화 및 최적화를 촉진하고, 맞춤형 대형 모델은 특정 산업의 요구를 충족하며, 다중 에이전트 협업 및 신경 + 기호 기술 패러다임은 지능형 시스템의 추가 개발을 촉진할 것입니다. 차세대 애플리케이션 개발 패러다임은 LLM 및 지식 그래프의 기능을 활용하여 보다 지능적이고 자동화된 애플리케이션 개발을 달성합니다.