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학술저널
저자정보
이태준 (배재대학교) 박정석 (배재대학교) 한개 (우송대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
591 - 597 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.3.591

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본 논문에서는 2024년에 공개된 대규모 언어 모델(LLM)과 WebSight 데이터셋을 활용하여 웹 디자인에 적용할 수 있는 모델의 성능을 비교·분석하고, 이를 기반으로 비즈니스 모델로의 활용 가능성을 탐구하였다. DeepSeek 모델은 코딩 특화 모델로 가장 낮은 손실 값을 기록하며 추론에서 우수한 성능을 보였으나, 웹 프로그래밍 언어 비율이 낮아 추가적인 데이터셋 보완이 필요하였다. Qwen 2.5 일반 모델은 코딩 특화 모델 대비 높은 일반화 성능과 유연성을 보였으나, 속도가 느리고 긴 출력 시 메모리 사용량이 증가하는 한계가 나타났다. LLaMA 3.2는 가장 적은 연산량과 빠른 추론 속도를 기록했지만, 제한된 데이터셋으로 인해 비교적 높은 손실 값과 부정확한 결과를 보였다.
#대규모 언어 모델 #로컬 환경 #미세조정 #오픈 소스 #웹 디자인 #Large Language Model #Local Environment #Fine-Tuning #Open-Source #Web Design

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 데이터셋과 설계
Ⅳ. 실험 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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