수년 동안 AI의 발전은 사전 학습 확장을 통해 명확한 궤적을 따라왔습니다. 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 큰 계산 리소스는 획기적인 역량으로 이어집니다. 지난 5년 동안 사전 학습 확장은 컴퓨팅 요구 사항을 50M배라는 놀라운 속도로 증가시켰습니다. 그러나 더 지능적인 시스템을 구축하는 것은 더 이상 더 큰 모델을 사전 학습하는 것만이 아닙니다. 대신 모델을 개선하고 생각하게 만드는 것입니다. AI 모델을 전문화된 작업에 맞게 정제함으로써, 훈련 후 스케일링은 모델이 더 많은 대화형 응답을 제공하도록 개선합니다. 도메인별 및 합성 데이터로 모델을 튜닝하면 미묘한 맥락을 이해하고 정확한 출력을 제공하는 능력이 향상됩니다. 합성 데이터 생성에는 모델을 가르치는 데 사용할 수 있는 콘텐츠로서 상한이 없..
