밑바닥부터 Kanana LLM 개발하기: Post-training

밑바닥부터 Kanana LLM 개발하기: Post-training

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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

Kanana LLM 개발: Post-training

이 게시물은 카카오의 Kanana 언어모델의 후처리 과정에 대해 설명합니다.

후처리 단계의 중요성

  • 모델 성능 향상을 위한 다양한 기법 적용
  • 데이터 최적화를 통한 정확도 개선
  • 사용자 피드백 반영 방법

결과 및 성과

저자는 후처리 과정을 통해 얻어진 성능 개선 결과를 공유하며, 실질적인 성과를 제시합니다.