AI 교육 데이터
데이터 주석
데이터 수집
LLM 교육 데이터 및 서비스
다국어 AI
평가 및 벤치마킹
감독 미세 조정
기성 데이터 세트
데이터 수집 및 큐레이션을 위한 플랫폼
Fluidstack, Ragobble, Appen, Ramen AI, Assisterr AI, Writer, ConnectGPT are the best paid / free LLM Training tools.






LLM (대규모 언어 모델) 훈련은 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 AI 모델에게 인간 언어를 이해하고 생성하며 조작하는 방법을 가르치는 것을 포함합니다. 이 과정을 통해 LLM은 텍스트 생성, 번역, 요약 및 질문 응답과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. LLM의 발전은 자연어 처리(NLP)를 크게 발전시키고 AI 응용 프로그램을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Appen | AI 교육 데이터 | Appen을 사용하려면 데이터 솔루션을 위한 플랫폼을 탐색하거나 특정 요구 사항에 대해 전문가와 상담을 위해 그들에게 연락하거나 데이터 수집 및 주석 작업에 기여하기 위해 그들의 군중에 참여할 수 있습니다. 그들은 AI 모델을 위한 데이터를 수집, 큐레이션 및 미세 조정하는 데 도움을 줄 다양한 서비스와 플랫폼을 제공합니다. | |
Writer | AI 에이전트 빌더 플랫폼 |
스타터 사용자당 월 $29 (연간 청구) 또는 사용자당 월 $39 즉각적으로 Writer 에이전트 및 핵심 플랫폼 기능에 접근하여 AI 도입을 시작하세요. 최대 20명 사용자, 100개 이상의 미리 구축된 에이전트, Ask Writer, 최대 5개 맞춤형 에이전트 제작, 지식 그래프, 기본 에이전트 거버넌스 및 보고, 기업급 보안.
| Writer를 사용하려면 팀이 공유 도구를 사용하여 맞춤형 AI 에이전트를 구축하고 이러한 에이전트를 다양한 작업에 활성화하며 성능을 대규모로 감독할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AI 도입 및 통합을 용이하게 하기 위한 협업 도구, 미리 구축된 에이전트 및 실습 교육 프로그램을 제공합니다. |
Fluidstack | 수천 개의 NVIDIA GPU(H100, A100, H200, GB200)에 접근 | Fluidstack를 사용하려면 AI 교육 및 추론을 위해 대규모 GPU 클러스터를 예약하거나 요청 시 GPU 인스턴스를 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 완전 관리되는 Kubernetes 또는 Slurm 환경을 제공하며, 지원을 위해 엔지니어에게 연락할 수 있습니다. | |
Assisterr AI | 노코드 AI 모델 생성 | 사용자는 Assisterr의 노코드 도구를 사용하여 AI 모델을 생성하고 배포할 수 있습니다. 또한, 플랫폼을 사용하여 전문화된 SLM 네트워크에 실제 문제를 제시하고 협력적 추론에 참여하며, 모델을 홍보하고 수익화할 수 있는 마켓플레이스에 접근할 수 있습니다. | |
ConnectGPT | 24시간 AI 고객 지원 | ConnectGPT 웹사이트에서 대기자 목록에 가입하여 조기 접근 권한을 얻으세요. 접근 권한이 부여되면, 간단한 복사-붙여넣기 방법으로 AI 어시스턴트를 웹사이트에 통합할 수 있습니다. 이후에 자신의 데이터로 봇을 훈련시키고 개성과 의도를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있습니다. | |
Ramen AI | 모델 학습 불필요 | Ramen AI를 사용하려면 대기자 명단에 가입하거나 데모 전화를 예약하여 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 분류 카테고리를 쉽게 추가, 제거 및 편집하고 즉시 테스트할 수 있게 해줍니다. 사용자는 안전한 실험을 위해 원클릭으로 버전을 생성할 수 있습니다. 이 서비스는 Google Sheet Formula를 포함하여 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있는 API를 제공합니다. 비기술적인 사람도 일반적으로 10분 안에 프로덕션 애플리케이션을 만들 수 있습니다. | |
Ragobble | 지식 기반을 생성하는 RAG Playground |
Standard $9 / mo 일상적인 기본 검색을 원하는 개인에게 적합합니다. 최대 3개의 지식 기반, 하루 25개의 GPT 4o 메시지, 전세계 URL 및 YouTube 지원, 7일 무료 평가판 제공!
| Workbench 섹션으로 이동하여 강의 노트, 기사, 비디오 등의 수업 자료를 추가하세요. 업로드가 완료되면 이러한 자료는 쉽게 검색할 수 있도록 처리 및 인덱싱됩니다. 채팅 세션을 시작하고 콘텐츠에 대해 질문을 하여 맞춤형 답변을 받으세요. |
의료: LLM은 임상 노트 생성, 환자 기록 요약 및 의료 연구 지원에 도움을 줄 수 있습니다
금융: LLM은 재무 보고서 분석, 시장 인사이트 생성, 위험 평가 지원에 사용될 수 있습니다
교육: LLM은 맞춤 학습 경험 제공, 교육 콘텐츠 생성 및 학점 및 피드백 지원에 사용될 수 있습니다
고객 서비스: LLM은 챗봇 및 가상 어시스턴트에 전원을 제공하여 고객 문의 처리 및 지원 제공에 사용될 수 있습니다
사용자들은 LLM을 기반으로 한 응용프로그램을 인간과 유사한 텍스트 생성 능력, 정확하고 문맥에 부합한 응답 제공, 다양한 언어 관련 작업에 도움이 되는 데에 대해 찬양했습니다. 가짜 뉴스 생성이나 개인을 흉내내는 것과 같은 남용 가능성에 대한 우려가 제기되었지만, 전반적인 의견은 다양한 분야에서 LLM의 혁신적 가능성을 충분히 인정하고 있는 것으로 알려져 있습니다.
LLM을 사용한 챗봇과 상호작용하여 쿼리에 대한 인간과 유사한 응답 받기
언어 학습자가 대화 기술을 연습하고 문법 및 어휘에 대한 피드백을 받기 위해 LLM 기반 응용프로그램 사용
작가가 LLM과 협력하여 아이디어, 개요 또는 작품 전체 섹션 생성
LLM을 훈련하기 위해서 다음 단계를 따르세요: 1) 대규모 말뭉치 텍스트 데이터 수집 및 전처리; 2) 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터 정의; 3) 모델 가중치 무작위 초기화; 4) 훈련된 데이터를 사용하여 모델 훈련, 일반적으로 가리거나 어휘 예측과 같은 기법 사용; 5) 훈련 과정 모니터링 및 필요한 경우 하이퍼파라미터 조정; 6) 관련 벤치마크 및 하류 작업에서 훈련된 모델 평가; 7) 필요한 경우 특정 응용 프로그램을 위해 LLM 미세 조정.
다양한 NLP 작업에서 성능 향상
작업 특정 훈련 데이터 필요성 감소
일관된 문맥과 관련된 텍스트 생성 능력
새로운 작업에 대한 소량 또는 제로샷 학습 가능성







































