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자료유형
학술저널
저자정보
김상국 (한국과학기술정보연구원) 노경란 (한국과학기술정보연구원) 한혁 (한국과학기술정보연구원) 최붕기 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제47권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
134 - 146 (13page)

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This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and re- source-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.
#Large Language Model(LLM) #Instruction Fine-tuning #Low-Rank Adaption(LoRA) Fine-tuning #National Research & # Development(R& #D) Data #Data Analysis Efficiency and Precision

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