첨부3		(트랙I) 모델 경쟁 결과보고서 양식

1. 프로젝트 개요 및 문제 접근법

1) 생성형 AI 모델 설계 전략 및 접근법

- 본 대회에서 제시한 FSKU 평가지표(객관식ㆍ주관식)를 효과적으로 풀이하기 위해 선택한 생성형 AI 모델의 아키텍처 및 기술적 접근법에 대해 설명
* 모델 선정 이유 및 결정 과정 포함

2) 기술적 차별성

- 타 모델 대비 본 팀의 생성형 ai 모델이 지닌 기술적 특징과 장점을 구체적으로 서술
* 프롬프트 설계 전략, 모델 응답 향상 기법, 최적화 등

3) 개발 환경 및 도구 구성

구분	도구/라이브러리	버전	제조사(출처)	용도
1
2

2. 상세 개발 방법론

1) 생성형 AI 모델 구조 상세

- 모델 아키텍처 (LLM 기반 파인튜닝, RAG 등)의 세부적인 구조 시각화 제시
(입력 프롬프트 처리 → 응답 생성 → 후처리 프로세스 등)

- 핵심 모듈 및 알고리즘의 역할 상세 설명

2) 데이터 전처리 및 입력 프롬프팅 전략

- 수행한 데이터 전처리 단계 설명
(프롬프트 템플릿 디자인, 토큰 처리 방식 등 포함)

- 객관식/주관식 문항 처리 전략 차이점 구체적으로 명시

3) 외부 지식 활용(RAG) 및 임베딩 전략 (선택)

- 외부 문서 및 금융보안 지식베이스 구축 방법 및 구조 상세 설명

- 임베딩 모델 및 벡터 DB 구성 방식, 문서 검색 및 지식 추출 과정 기술

4) 모델 튜닝 및 최적화 전략 (선택)

- 성능 향상을 위해 수행한 하이퍼파라미터 최적화 과정 제시

- 사용된 생성 파라미터(max tokens, temperature 등) 결정 근거 명시

- 응답 품질 향상 및 일관성을 위한 추가 조치(예: 후처리 알고리즘, 리랭킹 등)

3. 모델 구현 상세 설명

- 구현된 코드의 주요 프로세스와 핵심 로직 흐름을 단계별로 설명

- 주요 함수, 클래스, 파일명, 파라미터 설정 등을 코드 캡처와 함께 명시
(실행 흐름과 역할 명확히 기술)

4. 결론 및 향후 발전 방향

- 본 생성형 AI 모델이 금융보안 실무에 즉시 적용 가능성이 있는지 평가

- 추가적으로 개선 가능한 점(모델 성능, 지식베이스 구축, 실무 연계 등) 구체적으로 제안

5. 참고자료 및 인용 모델 출처

- 사용한 논문, 코드, 모델의 출처 및 라이센스 표기