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몇 샷 학습이란 무엇인가요?

몇 샷 학습이란 무엇인가요?

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...

LLM 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략 - AI&YOU #65

LLM 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략 - AI&YOU #65

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,

LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창

LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창

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...

기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하나요?

기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하나요?

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.

Llama 3.1과 독점 LLM 비교: 기업을 위한 비용-편익 분석

Llama 3.1과 독점 LLM 비교: 기업을 위한 비용-편익 분석

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.

기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하는 10가지 이유

기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하는 10가지 이유

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.