llm모델4 제조업 로컬AI에서 Gemma 모델을 추천하지 않는 이유 - 제조업 특화 관점 홈 / AI활용 / 제조업 로컬AI에서 Gemma모델을 추천하지 않는 이유자연어 처리와 추론작업은 뛰어나지만, 산업 특화 지식에는 약하다.Google의 Gemma 모델은 Gemini 기술을 기반으로 한 오픈소스 언어모델로, 일반적인 자연어 처리와 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 로컬 환경에서의 실행이 가능한 경량화된 구조를 자랑합니다.특히 코딩, 텍스트 생성, 일반 지식 기반 질의응답 등의 범용 AI 작업에서는 상당한 경쟁력을 갖추고 있어 개발자들 사이에서 주목받고 있습니다.하지만 제조업 환경에서 요구되는 전문성을 살펴보면 한계점이 드러나는데, 제조 공정의 복잡한 변수 관리, 품질 관리 프로토콜, 설비 최적화 등 산업 특화 지식에서는 아쉬운 모습을 보입니다. 제조업 데이터의 특성상 수치 데이.. 2025. 8. 14. CNC 제조업 특화 AI 모델 선정 가이드 홈 > AI활용 > 제조업 로컬AI 구축 중소기업의 로컬AI를 구축할 때는 제조업종에 따라 특화된 모델이나 학습 패턴이 달라져야 해당 제조 데이터에 최적화된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.MCT, CNC등의 가공설비를 이용하여 부품을 가공하는 대부분의 자동차 관련 제조업체는 잦은 공구 마모 및 수명과 관련된 불량문제를 겪게되며, 불량을 사전에 예측하지 못하면 잘못된 공구사용으로 인한 대량의 불량 제품이 생산될 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 가공설비 기반의 중소기업은 공구 설비로 부터 수집된 가공 데이터를 활용한 로컬AI 구축을 통하여 예방점검 또는 공구 마모 예측 시스템 구축에 대한 꾸준한 현장 요구사항이 나타나고 있습니다.1. 모델 선정 기준 및 평가 지표1.1 제조업 특화 평가 기준기술.. 2025. 7. 29. 로컬AI 구축의 핵심 : LLM과 임베딩 모델의 협업 AI가 어떻게 똑똑해지는 걸까요? 많은 개발자들이 "AI를 만들려면 ChatGPT 같은 모델 하나만 있으면 되는 거 아닌가?"라고 생각합니다.하지만 실제로 업무에 활용할 수 있는 똑똑한 AI를 만들려면 두 개의 서로 다른 AI 모델이 팀워크를 이뤄야 합니다. 이는 마치 사람이 뇌에서 기억을 저장하는 부분(해마)과 생각하고 판단하는 부분(전두엽)이 따로 있는 것과 같습니다. AI도 마찬가지로 정보를 저장하고 찾는 역할을 하는 임베딩 모델과 그 정보를 바탕으로 똑똑한 답변을 만드는 LLM(대형 언어 모델)이 각각의 전문 역할을 담당합니다. 이 두 모델이 협력하는 이유는 각각이 서로 다른 강점을 가지고 있기 때문입니다.임베딩 모델은 마치 도서관 사서처럼 수많은 문서 중에서 질문과 관련된 정보를 빠르게 찾아내는.. 2025. 7. 28. 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 홈 / AI활용 / 로컬AI / 제조업 특화 로컬 LLM 도구 TOP 5 저는 아직도 중소 제조기업에 가장 적합한 로컬AI용 LLM모델이 어떤것일까? 를 계속 시험하고 있고, 아직도 정답을 모르겠습니다. 다양한 형태의 중소기업과 중소기업이 보유한 복잡하고 난해하고, 표준화 되지 않은 생산데이터를 어떻게 하면 가장 적은 비용과 시간안에 AI를 구축하고, 비 전문가인 현장에서 사용될 수 있을 정도의 로컬AI 구축용 LLM모델을 찾는것은 성공으로 가장 빠르게 접근 할 수 있는 방법입니다. 저는 Ollama 플랫폼 기반의 로컬LLM 모델을 이용한 학습과 시험을 진행하는 것을 선호합니다. 그래도 결과가 잘 나오지 않을 때는 다른 LLM도구들에 눈을 돌려 사용해보고 비교해 보기도 합니다. 그래서 개발자 여러분들도 .. 2025. 7. 26. 이전 1 다음
