스팸 콘텐츠 대응을 위한 카카오의 대규모 언어 모델(LLM) 도입 사례 (조혜연 Zoey) 

[2024.06.13. 제6회 Kakao Tech Meet 발표]
문자(text) 스팸 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위해 LLM을 활용한 경험을 소개합니다.
기존의 규칙 기반(Rule-Base) 스팸 콘텐츠에 LLM을 적용한 배경을 설명합니다.
스팸을 단순히 분류하는 것을 넘어, 스팸으로 판정된 이유를 설명하는 LLM의 데이터 수집 방법을 소개합니다.
특히, ‘스팸’ 분야에서 LLM을 어떤 방식으로 활용할 수 있는지에 대한 실전 경험을 중점적으로 다룹니다.
스팸 탐지에 관심 있는 누구나, 특정 도메인에 LLM을 적용해 보고 싶은 개발자에게 추천합니다.
#AI #LLM #SpamDetection #TextClassification #TextGeneration
목차
- 스팸 분류를 위한 LLM 도입 배경
- 스팸 도메인 LLM 데이터 수집 과정 중 챌린지와 해결 방법
발표자: 조혜연(zoey.fully)
카카오의 다양한 서비스로 유입되는 콘텐츠에서 스팸을 분류하는 업무를 맡고 있습니다. AI 기반의 스팸 분류 기술을 연구하고 있습니다.
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