RAG기반 mil-sLLM을 활용한 국방 AI플랫폼 발전 방안 연구

Q: 이 논문에서 정의한 RAG 기반 소형언어모델이란 무엇인가?

RAG 기반 소형언어모델은 GPT와 같은 거대 언어모델의 축소된 버전으로, 사용자의 입력을 받아 데이터베이스에서 관련 내용을 찾아낸다. 이후 찾아낸 관련성 높은 정보를 기반으로 응답을 생성하며, 훈련에 필요한 데이터, 시간, 비용이 적고 보안성이 강화된 온프라미스 형태로 활용될 수 있는 특징을 가진다.

Q: 국방 AI 플랫폼에 RAG 기반 mil-sLLM을 도입하는 것이 왜 중요한가?

연구 결과, RAG 기반 mil-sLLM은 국방 영역의 방대한 텍스트 기반 데이터를 활용하여 높은 정확성과 신뢰성 있는 응답을 생성함으로써 업무 수행 절차의 속도를 향상시킨다. 또한, 보안상의 이유로 온프라미스 형태로 운영되어 민감한 군사 정보 유출 위험을 줄이고, 변화하는 국방 데이터를 지속적으로 반영할 수 있어 국방혁신 4.0 달성에 기여한다.

전진호; 김경백; 김준섭; 박순태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전진호 (전남대학교) 김경백 (전남대학교) 김준섭 (성균관대학교) 박순태 (한국인터넷진흥원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 44 - 46 (3page)

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우리 군은 국방혁신 4.0을 위한 AI 과학기술강군 육성을 위하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation)기반 군사용 소형언어모델(mil-sLLM)을 활용한 국방 AI플랫폼의 발전방향을 모색하고 있다. ... 전체 초록 보기

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