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

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...

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....

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?

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.

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...

인공지능 분야는 최근 몇 년 동안 괄목할 만한 발전을 이루었으며, 특히 인공지능 에이전트 개발에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 이러한 지능형 엔티티는 자율적으로 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 사용자 또는 다른 시스템과 상호 작용하도록 설계되었습니다. 인공지능은

최첨단 멀티 에이전트 프레임워크인 AutoGen과 고급 언어 모델인 Llama 3는 개발자가 AI 에이전트를 만들고 배포하는 방식을 바꾸고 있습니다. Microsoft에서 개발한 AutoGen은 정교한 멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위한 포괄적인 플랫폼으로 돋보입니다.

최근 인공지능 분야는 보다 역동적이고 적응력이 뛰어난 시스템으로 크게 변화하고 있으며, 이러한 진화에 따라 인공지능 에이전트가 등장했습니다. 이러한 에이전트가 점점 더 정교해짐에 따라 다음 사항에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

AI 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 AI 에이전트와 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 전례 없는 효율성과 유연성으로 복잡한 비즈니스 프로세스를 처리하는 새로운 패러다임인 에이전트 워크플로우의 부상입니다.