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특히, GPT 기반의 언어 모델을 활용한 문서 요약 및 텍스트 생성 시스템 개발 프로젝트에 참여하여, 프롬프트 엔지니어링을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 연구를 수행하였습니다.
KT에서도 생성형 AI 기반의 서비스 최적화 연구를 수행하며, 다양한 응용기술을 개발하는 데 기여하고 싶습니다.
저는 GPT 및 StableD iffus ion 모델 연구를 통해 생성형 AI의 구조를 깊이 이해하고 있으며, 이를 활용하여 KT의 AI 서비스 개발에 기여할 수 있습니다.
생성형 AI의 성능을 최적화하고, 실제 서비스에 적용할 수 있도록 다양한 기술연구에 기여하고 싶습니다.
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특히, GPT 기반의 언어 모델을 활용한 문서 요약 및 텍스트 생성 시스템 개발 프로젝트에 참여하여, 프롬프트 엔지니어링을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 연구를 수행하였습니다.
GPT 기반 텍스트 자동 생성 시스템 개발
이를 해결하기 위해 GPT 기반의 자동문서 생성 시스템을 개발하는 프로젝트를 수행하였습니다.
이를 개선하기 위해 GPT 모델을 활용하여 보다 정교한 문맥기반 요약 및 생성기능을 구현하고자 하였습니다.
이 프로젝트를 통해 GPT 기반의 텍스트 생성 모델이 실제 업무에서 활용될 수 있도록 최적화하였으며, 기업의 문서 처리 시간을 30% 이상 단축하는 성과를 거둘 수 있었습니다.
KT에서도 생성형 AI 기반의 서비스 최적화 연구를 수행하며, 다양한 응용기술을 개발하는 데 기여하고 싶습니다.
KT에서도 AI 기술을 활용한 고객 맞춤형 서비스를 개발하며, 고객 중심의 AI 혁신을 실현하는데 기여하고 싶습니다.
저는 GPT 및 StableD iffus ion 모델 연구를 통해 생성형 AI의 구조를 깊이 이해하고 있으며, 이를 활용하여 KT의 AI 서비스 개발에 기여할 수 있습니다.
답변 : AI 연구는 모델의 정확도를 높이는 데 초점이 맞춰져 있지만, 실제 서비스 개발에서는 속도, 비용, 사용자 경험 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. |
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2025.03.18
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