에이닷 뮤직 에이전트 Multi Prompt Fine-tuning 도전기 (feat. gpt-4o-mini)

이 글은 SK텔레콤의 에이닷 뮤직 에이전트 개발 과정에서 겪은 Multi Prompt Fine-tuning 경험을 공유합니다. 특히, gpt-4o-mini 모델을 활용하여 에이전트의 성능을 향상시키기 위한 시도를 다룹니다.

Multi Prompt Fine-tuning은 다양한 프롬프트를 사용하여 모델을 학습시키는 기법으로, 이를 통해 에이전트가 사용자의 복잡하고 다양한 요구사항에 더 잘 응답하도록 만드는 것을 목표로 합니다. 글에서는 실제 적용 과정에서 발생한 문제점과 해결 과정, 그리고 얻은 인사이트를 상세히 설명하며, LLM 기반 에이전트 개발에 관심 있는 개발자들에게 유용한 정보를 제공합니다.

궁극적으로는 AI 에이전트의 성능 개선과 사용자 경험 향상에 기여하는 기술적 도전과 성과를 조명합니다.