에 의해 그레고리 엘리아스 | 11월 16, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
금주의 통계: 70%의 AI 사용자가 조직의 도구 제공을 기다리지 않고 개인 AI 도구를 업무에 활용합니다. (Microsoft) OpenAI의 새로운 ChatGPT 캔버스 인터페이스는 다른 모델에 존재하는 몇 가지 문제를 정면으로 해결합니다. 이 혁신적인 기능은...
에 의해 그레고리 엘리아스 | 10월 28, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 스타트업 + VC
기업들이 워크플로우를 간소화하고 생산성을 높이기 위해 노력함에 따라, AI 지원 코딩 및 작성 플랫폼은 효율성을 추구하는 데 있어 강력한 지원군으로 부상하고 있습니다. 두 가지 획기적인 도구인 ChatGPT Canvas와 Claude Artifacts가 그 선두에 서 있습니다.
에 의해 그레고리 엘리아스 | 10월 28, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
고급 언어 모델과 직관적인 사용자 인터페이스를 원활하게 통합하여 개발자가 코드를 작성하고 프로젝트를 관리하며 복잡한 아이디어를 전달하는 방식을 재정의하는 ChatGPT 캔버스입니다. 이 강력한 플랫폼은 간소화를 위해 설계된 수많은 기능을 제공합니다.
에 의해 그레고리 엘리아스 | 10월 8, 2024 | 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 뉴스레터, 프롬프트 엔지니어링
금주의 통계: o1은 코딩 챌린지로 유명한 플랫폼인 Codeforces에서 89번째 백분위수 순위를 차지하며 뛰어난 실력을 보여주었습니다. (OpenAI) OpenAI의 새로운 o1 모델은 AI가 복잡한 쿼리를 처리하고 응답하는 방식에 있어 패러다임의 전환을 의미합니다. 기존과 달리...
에 의해 그레고리 엘리아스 | 10월 3, 2024 | 제너레이티브 AI, LLM / NLP, 프롬프트 엔지니어링
OpenAI의 o1 모델은 단순히 언어 모델의 또 다른 점진적 업데이트가 아닙니다. 이는 AI가 복잡한 쿼리를 처리하고 응답하는 방식에 대한 패러다임의 전환을 의미합니다. 이전 모델과 달리 o1은 문제를 '사고'하도록 설계되었습니다.
에 의해 그레고리 엘리아스 | 10월 3, 2024 | 엔터프라이즈 AI, 제너레이티브 AI, LLM / NLP
기업과 연구자들이 점점 더 복잡해지는 과제와 새로운 LLM 모델의 등장으로 어려움을 겪고 있는 가운데, 특정 요구 사항에 맞게 OpenAI o1을 사용해야 하는지에 대한 질문이 생깁니다. 추론 모델로 알려진 차세대 AI의 일부인 o1 모델은 다음과 같은 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
에 의해 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 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 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 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 3, 2024 | 엔터프라이즈 AI, LLM / NLP, 뉴스레터
AI 상담원 활용 사례: Klarna의 AI 어시스턴트는 Klarna 고객 서비스 채팅의 3분의 2에 해당하는 230만 건의 대화를 처리했습니다. 이는 700명의 정규직 상담원과 동등한 업무를 수행하고 있으며, Klarna의 수익 개선에 1억 4천만 달러의 기여를 한 것으로 추정됩니다. 
한국어 
English 
Español 
Français 
Deutsch 
Italiano 
Português 
日本語 
Українська
최근 댓글