에 의해 그레고리 엘리아스 | 9월 20, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, 뉴스레터
LLM을 위한 몇 샷 프롬프트, 학습 및 미세 조정 - AI&YOU #67 LLM을 위한 몇 샷 프롬프트, 학습 및 미세 조정 - AI&YOU #67 금주의 통계: 동전 이미지 분류를 위한 소수 샷 학습에 대한 MobiDev의 연구에 따르면, 단 한 개의 샷만 사용하는 것이 ...
에 의해 그레고리 엘리아스 | 9월 20, 2024 | 상담원, 제너레이티브 AI, LLM 통합, TV, 영화 및 콘텐츠
AI 에이전트가 다양한 분야에서 필수 불가결한 존재가 되면서 이러한 디지털 페르소나를 구동하는 목소리는 사용자 경험의 성패를 좌우할 수 있습니다. AI 에이전트 플랫폼을 위해 단순히 좋은 소리를 내는 것을 넘어 다음과 같은 본질을 구현하는 뛰어난 목소리 10개를 엄선했습니다.
에 의해 그레고리 엘리아스 | 9월 19, 2024 | 제너레이티브 AI, 의견
인공지능 커뮤니티가 주목해야 할 움직임으로 Elon Musk가 OpenAI, Sam Altman, Greg Brockman과의 법적 분쟁을 재점화했습니다. 이는 인공지능의 미래를 근본적으로 바꿀 수 있는 사건으로, 특히 인공지능을 정의하는 데 있어...
에 의해 그레고리 엘리아스 | 8월 29, 2024 | 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 프롬프트 엔지니어링
생각의 연쇄(CoT) 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 끌어올릴 수 있는 획기적인 기술로 환영받고 있습니다. 이 기술은 단계별 추론 예제를 제공하여 LLM을 안내하는 것으로, AI 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다. 많은
에 의해 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 의해 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 의해 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 의해 그레고리 엘리아스 | 8월 19, 2024 | 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 연구 / 통계
제한된 레이블이 지정된 예제에서 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 하는 몇 샷 학습은 머신 러닝의 중요한 연구 분야로 부상했습니다. 이 기능은 데이터가 부족하거나 비용이 많이 들거나 시간이 많이 소요되는 많은 실제 애플리케이션에 필수적입니다.
에 의해 그레고리 엘리아스 | 8월 19, 2024 | 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 뉴스레터
금주의 통계: 2024년에 조사에 참여한 조직 중 721개 기업이 AI를 도입할 것으로 예상되며, 이는 전년의 약 501개 기업에서 크게 증가한 수치입니다. (McKinsey) Meta가 최근 출시한 Llama 3.1은 기업계에 큰 파장을 불러일으켰습니다. 이 최신 버전의 라마 모델은 ...
에 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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 의해 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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