kimyongin

LLM 모델 유형과 활용 사례 비교

범용 LLM

• 특징:
  • 모든 도메인에 대한 데이터를 학습.
  • 적당한 응답 품질 보장.
• 장점:
  • 다양한 도메인 질문에 유연하게 대응 가능.
  • 새로운 도메인 지식 없이도 적절한 응답 생성.
• 단점:

kimyongin

안녕하세요

일단 제 소개를 간략히 드리면 2010년 부터 개발자로써 일을 하기 시작 했구요.
첫 회사에서 6년 정도 근무를 했고, 현재 넥슨 에서 7년 넘어 가고 있습니다.
넥슨 에서는 처음에는 결제 플랫폼을 담당 했었구요 그 다음은 인증 플랫폼. 현재는 데이터 플랫폼을 개발 하고 있습니다.

제가 이틀 전에 멘토링을 부탁 받았어요. 이런 멘토링은 처음해봐서.. GPT한테 맨티들의 예상질문들을 받아 봤는데요
제가 생각하기에 너무 재미가 없는 거예요. 그리고 제가 그 질문들에 대답을 잘할 수 있을지도 걱정이 됐구요.
그래서 멘토링이 마치 호랑이굴에 들어가는 것처럼 두려웠는데요.
정신만 바짝 차리면 살아 난다는 속담이 있긴 한데 솔직히 큰 도움이 되는 조언은 아닌거 같아요.