에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 29, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 프롬프트 엔지니어링
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 및 생성에 있어 놀라운 능력을 보여줍니다. 하지만 복잡한 추론 작업에 직면하면 이러한 모델은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 바로 이 부분에서 생각의 사슬(CoT) 프롬프트가 등장합니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 29, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, 프롬프트 엔지니어링
효과적인 대규모 언어 모델(LLM) 프롬프트를 만드는 기술은 AI 실무자에게 중요한 기술이 되었습니다. 잘 설계된 프롬프트는 LLM의 성능을 크게 향상시켜 보다 정확하고 관련성이 높으며 창의적인 결과물을 얻을 수 있게 해줍니다. 이 블로그 게시물...
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 19, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM 통합
AI에서는 제한된 데이터로 효율적으로 학습하는 능력이 중요해졌습니다. AI 모델이 지식을 습득하고 새로운 작업에 적응하는 방식을 개선하는 접근 방식인 몇 샷 학습을 소개합니다. 그렇다면 소수 샷 학습이란 정확히 무엇일까요? 소수 정예 학습 정의 소수 정예 학습이란...
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 19, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
대규모 언어 모델(LLM)의 진정한 잠재력은 방대한 지식 기반뿐만 아니라 최소한의 추가 교육만으로 특정 작업과 도메인에 적응할 수 있는 능력에 있습니다. 바로 여기에서 단발성 프롬프트와 미세 조정의 개념이 등장합니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 19, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM 통합
금주의 통계: GPT-J와 같은 더 작은 LLM을 캐스케이드에 사용하면 전체 비용을 80% 절감하는 동시에 정확도를 GPT-4에 비해 1.5% 향상시킬 수 있습니다. (Dataiku) 다양한 애플리케이션에서 대규모 언어 모델(LLM)에 의존하는 조직이 점점 더 많아지고 있습니다,
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
고객 서비스 챗봇부터 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 기업의 의존도가 높아지면서 LLM 비용 관리 문제가 대두되고 있습니다. LLM 배포 및 유지 관리와 관련된 운영 비용
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM 통합
엔터프라이즈 AI 전략의 경우, 효과적인 비용 관리를 위해서는 대규모 언어 모델(LLM) 가격 구조를 이해하는 것이 중요합니다. LLM과 관련된 운영 비용은 적절한 감독 없이 빠르게 증가하여 예기치 않은 비용 급증으로 이어질 수 있습니다...
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
Meta는 최근 가장 진보된 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)인 Llama 3.1을 발표했습니다. 이 릴리스는 오픈 소스와 독점 모델 간의 격차를 해소할 수 있는 AI 기술 대중화의 중요한 이정표가 될 것입니다. 라마...
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM 통합, 프로젝트 관리
Meta가 최근 출시한 Llama 3.1은 엔터프라이즈 업계에 큰 파장을 불러일으켰습니다. 이 최신 버전의 Llama 모델은 대규모 언어 모델(LLM) 영역에서 상당한 도약을 이루었으며, 성능과 접근성을 결합하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM 통합
대규모 언어 모델(LLM)의 환경은 Meta의 Llama 3.1과 같은 개방형 모델과 OpenAI와 같은 거대 기술 기업의 독점 제품 간의 전쟁터가 되었습니다. 기업이 이 복잡한 지형을 탐색하면서 개방형 모델을 채택할지, 아니면 독점 모델을 채택할지 결정해야 합니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 4, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM 통합
Meta의 Llama 3.1은 성능, 유연성, 비용 효율성의 독특한 조합을 제공하는 인상적인 LLM 옵션으로 부상했습니다. 기업이 AI 구현의 복잡한 세계를 탐색할 때, Llama 3.1은 다음과 같은 강력한 이유를 제시합니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 및 생성에 있어 전례 없는 기능을 제공하면서 엔터프라이즈 애플리케이션을 혁신하고 있습니다. 하지만 기업이 LLM의 시류에 뛰어들기 전에 해결해야 할 중요한 과제가 있습니다....
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
대규모 언어 모델(LLM)이 거의 모든 분야와 산업에 혁신을 일으키고 있는 가운데 환각이라는 독특한 과제를 안고 있습니다. 이러한 AI로 인해 생성된 부정확성은 LLM 결과물의 신뢰성과 신뢰성에 상당한 위험을 초래합니다. LLM이란?
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 2, 2024 | 상담원, 엔터프라이즈 AI, 프로젝트 관리
AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 수행하고 의사 결정을 내리도록 설계된 자율적인 소프트웨어 개체입니다. 기업들이 이러한 지능형 시스템의 잠재력을 점점 더 많이 인식함에 따라 AI 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
AI 에이전트가 엔터프라이즈 솔루션에서 점점 더 널리 보급됨에 따라 대규모 언어 모델(LLM) 비용 관리가 개발자와 기업 모두에게 중요한 관심사로 떠올랐습니다. LLM은 강력하지만 특히 대규모로 운영할 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 8월 2, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
AI 에이전트가 고도화됨에 따라 개발자는 안정성, 성능, 비용 효율성을 보장하는 데 있어 상당한 어려움에 직면하게 됩니다. AI 에이전트의 개발 및 모니터링에는 다음과 같은 고유한 장애물이 존재합니다: 다중 에이전트의 복잡한 관리...
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 7월 12, 2024 | 광고 및 마케팅, 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI
디지털 마케팅에서 앞서나가는 것은 필수입니다. 온라인 리서치 환경이 계속 진화함에 따라 마케터들은 인사이트를 수집하고 아이디어를 창출하며 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있는 보다 효율적이고 효과적인 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 당혹감
에 의해서 그레고리 엘리아스 | 7월 12, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, 프로젝트 관리
퍼플렉서티 AI는 검색 엔진 시장에서 파괴적인 힘으로 부상했습니다. 이 혁신적인 AI 기반 답변 엔진은 우리가 온라인 콘텐츠에 액세스하고 상호 작용하는 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 하지만 최근 몇 가지 논란으로 인해 퍼플렉서티가 주목을 받으면서 다음과 같은 문제가 제기되었습니다. 
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