소규모 AI 애플리케이션 구축에서 얻은 7가지 교훈

이 글에서는 지난 1년 동안 소규모 AI 어시스턴트를 구축하면서 얻은 7가지 교훈을 자세히 설명합니다. 저자는 확장성 문제가 예상보다 훨씬 일찍 발생했음을 발견했습니다. AI 프로그래밍은 확률적이므로 프롬프트, 파인튜닝, 선호도 조정, 하이퍼파라미터에 대한 반복적인 조정이 필요합니다. 데이터 품질은 매우 중요하며, 고품질 데이터 세트와 처리 파이프라인을 구축하고 유지 관리하는 데 상당한 시간이 필요합니다. 모델 평가도 마찬가지로 중요하며, 단순한 검증 세트에서는 실제 환경의 에지 케이스를 포착할 수 없습니다. 신뢰성과 품질이 최우선 과제이며, 지속적인 실험과 평가가 필요합니다. 교육 파이프라인 자체가 핵심 지적 재산이며, 반복을 통해 지속적으로 개선됩니다. 마지막으로 저자는 불완전성이나 에코시스템 통합의 부족 가능성 때문에 AI 라이브러리에 과도하게 의존하지 않도록 경고합니다. 낮은 수준의 추상화 위에 직접 구축하는 것이 대부분 더 안정적입니다.