에이전트 제로로 AI의 힘을 활용하세요: 기존 에이전트를 능가하는 10가지 방법
최근 몇 년 동안 AI 에이전트의 환경은 빠르게 진화하여 다양한 플랫폼에서 점점 더 정교한 기능을 제공하고 있습니다. 이러한 에이전트는 단순한 챗봇부터 특정 작업을 수행하거나 의사 결정을 지원할 수 있는 복잡한 시스템까지 다양합니다....
LLM을 위한 몇 샷 프롬프트, 학습 및 미세 조정 - AI&YOU #67 LLM을 위한 몇 샷 프롬프트, 학습 및 미세 조정 - AI&YOU #67
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 4 개의 이미지 만 사용하면 ...
일레븐랩스 AI 보이스 톱 10: AI 에이전트로 사용자 경험 향상하기
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.
AI&YOU #68을 촉발하는 생각의 사슬(CoT)에 대해 다시 생각해야 합니다.
금주의 통계: 제로 샷 CoT 성능은 GPT-4-Turbo의 경우 5.55%, Claude-3-Opus의 경우 8.51%, GPT-4의 경우 4.44%에 불과했습니다. ("생각의 사슬?" 논문) 생각의 사슬(CoT) 프롬프트는 추론 능력을 잠금 해제하는 데 있어 획기적인 것으로 환영받고 있습니다.
엘론 머스크 대 오픈AI, AGI를 정의하고 마이크로소프트에 타격을 줄 수 있을까?
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...
OpenAI의 두뇌 유출: 다음 AI 유니콘을 찾는 VC에게 절호의 기회
치열한 인공지능 세계에서 인재는 최고의 화폐입니다. 최근의 OpenAI 이탈은 단순한 인력 개편이 아니라, 현명한 벤처 캐피털리스트에게는 잠재적인 금광입니다. 우리가 가장 중요한 인재 중 한 명을 목격하면서 ...
벤처 캐피털리스트가 따라야 할 전-현직 OpenAI 리더 5인
많은 획기적인 AI 개발의 최전선에 있는 OpenAI는 혁신과 혼란으로 끊임없이 뉴스에 오르내리고 있습니다. 최근 인재가 외부로 유출되는 등 인재 풀에 변화가 생기면서 벤처 캐피털리스트들은 ...
생각의 연결(CoT) 프롬프트란 무엇인가요?
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.
AI 연구 논문 요약: "생각의 사슬(덜함)?" 프롬프트
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
AI 성능 극대화를 위한 10가지 LLM 프롬프트 기술
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 게시물에서는 10가지 프롬프트에 대해 살펴봅니다.
몇 샷 학습이란 무엇인가요?
AI에서는 제한된 데이터로 효율적으로 학습하는 능력이 중요해졌습니다. AI 모델이 지식을 습득하고 새로운 작업에 적응하는 방식을 개선하는 접근 방식인 몇 샷 학습을 소개합니다. 그렇다면 몇 샷 학습이란 정확히 무엇일까요? 소수 정예 학습 정의 소수 정예 학습이란...
제너레이티브 AI 솔루션을 위한 소수의 샷 프롬프트와 미세 조정 LLM 비교
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.
소수 학습에 관한 상위 5가지 연구 논문
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.
기업에서 Llama 3.1을 고려해야 할까요? - AI&YOU #66
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 엔터프라이즈 업계에 큰 파장을 불러일으켰습니다. 이 최신 버전의 라마 모델은 ...
LLM 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략 - AI&YOU #65
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 비용 절감을 위한 10가지 입증된 전략
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
LLM 가격 구조 이해하기: 입력, 출력 및 컨텍스트 창
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...
메타의 라마 3.1: 오픈 소스 AI의 경계를 넓히다
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...
기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하나요?
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
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 탐색할 때 개방형 모델을 채택할지, 아니면 독점 모델을 채택할지 결정해야 합니다.
기업에서 Llama 3.1을 사용해야 하는 10가지 이유
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 진지하게 고려해야 할 강력한 이유를 제시합니다....
마케터가 콘텐츠를 최적화하는 방법 AI + 저작권 논란 분석 - AI&YOU #62
금주의 통계: 2024년 5월, 퍼플렉서티 AI는 평균 세션 시간 10분 51초 동안 6,742만 건의 방문을 기록했습니다. 트래픽은 4월에 비해 20.71% 증가했습니다. (Semrush) 디지털 마케팅에서는 앞서 나가는 것이 중요합니다. As
체인폴의 AI 연구 논문 분석: LLM 환각 감지를 위한 고효율 방법
이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 직면한 가장 시급한 과제 중 하나인 환각을 다루는 중요한 연구 논문을 자세히 살펴보고자 합니다. 이 논문은 "ChainPoll: LLM 환각 감지를 위한 고효율 방법"이라는 제목의 논문입니다.
기업이 LLM 환각 문제를 해결하여 AI를 안전하게 통합하는 방법
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....
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