[질문] 웨비나 정말 잘 보고 있습니다! 데이터를 잘 정제해도 시중에 있는 모델들과 비교하여 대등한 성능을 기대하려면 모델의 크기도 커야하고 모델을 받쳐주는 하드웨어 자원이 필요할 것 같은데 데이터를 어떻게 처리해야 이러한 점들을 커버할 수 있는지 간단한 예시가 있으면 좋을 것 같습니다
물론 크기가 큰 모델이 대체적으로 더 좋은 성능을 내지만, 가장 중요한 것은 데이터라고 볼 수 있습니다. 텍스트 데이터 정제도 중요하며, 각 과제에 맞춰 일관적인 기준으로 라벨링이 진행되어야 좋은 성능을 기대할 수 있습니다. 데이터 처리에 관해서는, 문장의 특정 단어를 동의어로 대체하여 데이터의 양을 늘리는 데이터 증식 기법과 같은 예시가 있을 수 있겠습니다.
[질문] 리눅스플랫폼이 많으면 기존엔 가각 컨버젼하고 업데이트해야 하는 컨데이터가 너무 많지만 이것을 PaaS 대표적인 맨텍의 아코디언을 사용하면 한번에 전환하고 컨테이너를 관리할 수 있다는 말씀인지 궁금하고 그럼 이제는 paas 하나만 잘 관리하고 업데이트 패치하면 된다는 말씀 같은데 그럼 paas에 종속되는 문제는 없는 것인지요? 언제든 타 paas로 이전이 가능한 구조가 필수 일것 같은데 이런 문제는 어떻게 해결하셨는지요?
(질문) 레거시, 클라우드, SaaS 등으로 가면서 데이타센터 하드웨어 어플라이언스 위주의 보안 정책 관리가 힘들어졌고 재택, 원격 근무가 보편화된 시대에 확장성이나 보안 문제를 드러난 VPN보다 클라우드 엣지 솔루션을 보안 정책으로 검토하고 있습니다. 이때 추천할 만한 솔루션은 어떤 것이 있는지 문의드립니다.
[질문] 웨비나 정말 잘 보고 있습니다! 데이터를 잘 정제해도 시중에 있는 모델들과 비교하여 대등한 성능을 기대하려면 모델의 크기도 커야하고 모델을 받쳐주는 하드웨어 자원이 필요할 것 같은데 데이터를 어떻게 처리해야 이러한 점들을 커버할 수 있는지 간단한 예시가 있으면 좋을 것 같습니다