
밸런스히어로, 대안신용평가시스템 고도화…AI 적용 확대
인도 중저신용자 대상 대안신용평가시스템에 LLM과 AI NER2를 확대 적용했습니다. SMS 텍스트 기반 부도 예측 모델과 자동 평가 결과 생성으로 승인율과 응대 속도 개선을 노렸습니다.

인도 중저신용자 대상 대안신용평가시스템에 LLM과 AI NER2를 확대 적용했습니다. SMS 텍스트 기반 부도 예측 모델과 자동 평가 결과 생성으로 승인율과 응대 속도 개선을 노렸습니다.

인도 중저신용자 대상 대안신용평가시스템 ACS를 고도화하고 AI 적용을 확대했습니다. SMS 텍스트만으로 부도율을 예측하는 모델도 개발했습니다.

대규모 데이터에서 개인정보를 정확히 식별하기 위해 AI 분류기를 적용했습니다. 문맥 분석과 모델 최적화로 규제 준수와 운영 효율을 높였습니다.

QueryPie는 개인정보 식별을 위해 문맥 분석 기반 AI 분류기를 도입했습니다. BERT 계열 모델과 데이터 정제, 증강으로 정확도와 규제 준수를 높였습니다.


OpenAI Assistant API의 개념과 핵심 구성 요소를 정리했습니다. 파일 검색, 코드 실행, 함수 호출로 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 활용 예시를 소개했습니다.


사전 학습, 지도 미세 조정, RLHF, DPO를 통해 LLM 정렬 전략을 설명했습니다. 특히 선호 데이터와 기각 샘플링, DPO의 장점을 중심으로 비교했습니다.

노타AI의 온디바이스·엣지 AI 사업과 주요 솔루션, 조직문화와 복지를 소개했습니다. 또한 최근 투자 유치와 해외 협력 등 최신 동향도 함께 정리했습니다.


허깅페이스 트랜스포머의 기본 개념과 사용 흐름을 정리했습니다. 모델 로딩, 토크나이징, 데이터셋 준비, 학습, 추론까지 한 번에 살펴볼 수 있었습니다.
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달파는 기업용 AI 에이전트 스튜디오로서 다양한 AI 솔루션과 맞춤 서비스를 제공합니다. 또한 개발 프로세스와 최근 뉴스까지 함께 소개했습니다.

달파는 기업용 AI 솔루션을 제공하는 B2B SaaS 기업으로 소개했습니다. AI 스토어와 맞춤형 서비스, 단계별 개발 프로세스를 중심으로 설명했습니다.

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RAGAS를 통해 RAG 시스템을 정량적으로 평가하는 방법을 소개했습니다. 주요 지표와 Streamlit 데모, LangSmith 연동까지 함께 설명했습니다.
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LLM 애플리케이션의 변동성과 복잡성을 줄이기 위해 테스트와 평가를 자동화하는 방법을 소개했습니다. Harness를 커스텀해 프롬프트, 지표, 아웃풋별 평가를 동적으로 처리하는 파이프라인을 구성했습니다.