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퀀텀아이 ZeroH 프레임워크 및 기술 서비스 가격 안내카테고리 없음 2024. 12. 9. 16:22
퀀텀아이 ZeroH 프레임워크 및 기술 서비스 가격 안내1. ZeroH 프레임워크 솔루션1.1 기본 솔루션 (Standard Package)설명: Hallucination 필터링 및 기본 데이터 검증 기능 제공.적합 대상: 스타트업, 중소기업, 공공기관.가격:초기 구축비: 1,500만 원유지보수 비용: 월 200만 원 (업데이트 및 기술 지원 포함)1.2 고급 솔루션 (Advanced Package)설명: 도메인별 커스터마이징, 고도화된 데이터 검증, 피드백 루프 포함.적합 대상: 금융, 의료 등 데이터 민감성이 높은 기업.가격:초기 구축비: 4,000만 원유지보수 비용: 월 500만 원 (도메인 맞춤형 지원 포함)1.3 엔터프라이즈 솔루션 (Enterprise Package)설명: 온프레미스 설치, 고..
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ZeroH 프레임워크 프로젝트 예산안카테고리 없음 2024. 12. 9. 16:11
ZeroH 프레임워크 프로젝트 예산안프로젝트 기간: 6개월총 예산: 5억 원1. 인건비 (총 3.5억 원)1.1 개발팀 인건비 (5명, 6개월)프로젝트 매니저 (1명): 월 1,000만 원 × 6개월 = 6,000만 원백엔드 개발자 (1명): 월 800만 원 × 6개월 = 4,800만 원데이터 엔지니어 (1명): 월 800만 원 × 6개월 = 4,800만 원머신러닝 엔지니어 (2명): 월 1,000만 원 × 2명 × 6개월 = 1억 2,000만 원UI/UX 디자이너 (1명): 월 600만 원 × 6개월 = 3,600만 원1.2 초기 운영 및 관리 인건비 (2명, 6개월)브랜드 총괄/마케터 (1명): 월 600만 원 × 6개월 = 3,600만 원기술 영업 담당자 (1명): 월 700만 원 × 6개월 = 4..
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ZeroH 프레임워크 프로젝트 개발 계획서카테고리 없음 2024. 12. 9. 16:11
ZeroH 프레임워크 프로젝트 개발 계획서프로젝트 개요목표:ZeroH 프레임워크는 언어모델의 Hallucination 문제를 해결하기 위한 경량화되고 실용적인 솔루션으로, 다양한 환경에서 적용 가능하도록 설계 및 구현됩니다. 본 프로젝트는 ZeroH를 성공적으로 개발, 출시 및 확장하는 것을 목표로 합니다.프로젝트 기간: 6개월주요 단계:설계 및 요구사항 정의데이터 검증 모듈 개발사용자 인터페이스 및 피드백 루프 구축통합 및 테스트배포 및 지속적 개선1. 설계 및 요구사항 정의 (1개월)목표: ZeroH의 기본 아키텍처와 기술 요구사항 정의주요 작업:요구사항 정의:언어모델 Hallucination 사례 조사 및 분석.ZeroH 검증 알고리즘의 핵심 로직 설계.기술 스택 선정:언어모델 호출 API: Ope..
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ZeroH 프레임워크 출시: 종합 액션플랜카테고리 없음 2024. 12. 9. 16:02
ZeroH 프레임워크 출시: 종합 액션플랜아래 액션플랜은 ZeroH 프레임워크의 성공적인 개발, 출시, 고도화를 목표로 단계별로 구성되었으며, 최대의 효율성과 성과를 위해 전문적인 접근 방식을 제안합니다.1단계: 기반 구축1. ZeroH 프레임워크 개발 로드맵 수립목표: 프레임워크의 개발과 출시를 위한 명확하고 실행 가능한 로드맵 작성.핵심 액션:프로젝트 범위 정의: 핵심 기능(할루시네이션 감소, 사실 검증, 언어모델 비종속적 설계) 명확화.일정 수립: 개발을 주요 단계로 나누어 설정(MVP, 베타 테스트, 최종 릴리스).예산 배정: 자금 조달 현황과 우선순위 기능에 맞게 배분.결과물: 구체적인 목표와 마감일을 포함한 개발 로드맵.2. ZeroH 개발 팀 모집 및 구축목표: 개발, 테스트, 상품화를 위한..
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ZeroH 프레임워크 실질적 구현을 위한 고려사항 및 액션플랜카테고리 없음 2024. 12. 9. 00:21
ZeroH 프레임워크 실질적 구현을 위한 고려사항 및 액션플랜ZeroH 프레임워크는 언어모델의 Hallucination 문제를 최소화하기 위한 경량화되고 실용적인 솔루션으로, 다양한 환경에서 적용 가능하도록 설계되어야 합니다. 이를 성공적으로 구현하기 위해 다음 요소를 고려하고 실질적인 액션플랜을 제시합니다.1. 고려해야 할 주요 요소1.1 언어모델 비종속성ZeroH는 OpenAI API, Hugging Face 모델, Llama 등 다양한 언어모델에 적용 가능해야 합니다.고려사항:언어모델 호출 인터페이스를 표준화.모델별 입력/출력 포맷 차이를 처리할 수 있는 어댑터 설계.1.2 데이터 검증 및 지식 기반 구축Hallucination을 줄이기 위해 신뢰할 수 있는 외부 데이터와 비교 검증이 필수적입니다...
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ZeroH 프레임워크 적용 프로세스카테고리 없음 2024. 12. 9. 00:15
ZeroH 프레임워크 적용 프로세스ZeroH 프레임워크는 언어모델의 Hallucination 문제를 최소화하고 신뢰도 높은 결과를 제공하기 위해 설계된 경량 솔루션입니다. 이 프레임워크의 적용은 사용자의 기존 언어모델 환경에 통합하여 검증, 필터링, 피드백 수집을 단계적으로 구현하는 프로세스를 따릅니다.ZeroH 적용 프로세스 단계1. 환경 분석 및 요구사항 정의목표: 프레임워크를 적용할 서비스 및 도메인의 특성을 파악하여 최적화 전략 설계환경 분석:현재 사용 중인 언어모델 확인(OpenAI API, 오픈소스 모델 등)도입 환경(온프레미스/클라우드) 및 사용량 분석요구사항 정의:도메인 특화 데이터 필요 여부신뢰성 요구 수준(예: 의료, 금융처럼 높은 신뢰도가 필요한 도메인)데이터 보안 및 개인정보 보호 ..