Generative AI project lifecycle

Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.

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오늘부터 하나씩 디자인 공부를 시작: 7편. 실제 서비스로 연결하기

7편. 실제 서비스로 연결하기: V0 결과물의 활용과 배포 우리는 지금까지 디자인 감각을 키우고, 프롬프트로 UI를 만들고, 그 코드가 어떻게 구성되어 있는지까지 배웠습니다.이제는 마지막 단계, 실제로 만든 결과물을 서비스에 적용하고 배포하는 방법을 살펴볼 차례입니다. 이번 편에서는 생성형 UI 도구인 V0로 만든 결과를 어떻게 실무에 연결할 수 있을지, 실제 프로세스 중심으로 정리해보겠습니다. 📦 1. V0 결과물은 어떤…

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📊 Databento 소개: 퀀트와 알고리즘 트레이더를 위한 초고속 데이터 플랫폼

트레이딩 전략을 검증하거나 실시간 거래에 뛰어들기 전에 가장 중요한 것은 뭘까요?바로 신뢰할 수 있는 고품질 데이터 입니다. 오늘은 고속, 고정밀, 고확장성을 갖춘 마켓 데이터 플랫폼 **Databento**를 소개합니다.퀀트 트레이더, HFT 엔지니어, 백테스트 애호가 모두에게 강력한 도구가 될 수 있습니다. 🚀 Databento란? Databento는 다음과 같은 기능을 제공하는 클라우드 기반 마켓 데이터 플랫폼입니다: 특히 NautilusTrader, Backtrader, QuantConnect 같은…

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💰 Cursor AI, 무료로 어디까지 쓸 수 있을까? 유료 전환이 필요한 순간은?

최근 개발자들 사이에서 큰 인기를 끌고 있는 AI 코드 에디터 Cursor.ChatGPT처럼 말을 걸면 코드를 짜주고, 이해가 안 되면 쉽게 설명까지 해주는 똑똑한 도구입니다. 그런데 궁금한 점 하나.“Cursor는 무료로 얼마나 쓸 수 있고, Pro 유료 플랜은 왜 필요할까?” 오늘은 Cursor의 요금 체계와 무료/유료의 실질적인 차이,언제 유료로 전환해야 할지, 그리고 API 키 설정은 필요한지까지 차근히 정리해드릴게요. 🎁…

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대학생을 위한 ChatGPT 프롬프트: 학업과 생활을 도와줄 AI 대화 파트너

ChatGPT는 OpenAI에서 개발된 AI 도구로, 대학생들의 학업과 생활에 다양한 지원을 제공할 수 있습니다. 학업 향상, 시간 관리, 대인 관계 문제, 스트레스 관리 등 여러 주제에서 도움을 받을 수 있으며, 이를 통해 대학생활을 더 즐겁고 효과적으로 만들 수 있습니다. ChatGPT는 학습 자료 추천, 과제 도움, 동아리 활동 조언 등 다양한 방면에서 대학생들의 좋은 파트너가 될 수 있습니다.

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[논문]대규모 언어 모델에서의 추론을 유도하는 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 프롬프팅

체인 오브 써트 프롬프팅은 복잡한 문제를 중간 단계로 분해하고 각 단계를 해결함으로써 문제의 최종 답변을 도출하는 사람의 생각 과정을 모방하는 기법이다. 이 연구에서는, 체인 오브 써트 프롬프팅이 언어 모델의 연산 능력을 향상시키며, 모델이 제공하는 답변의 행동을 해석하는 창을 제공한다는 것을 보여준다. 특히, 큰 언어 모델에서는 체인 오브 써트 프롬프팅이 성능을 크게 향상시키며, 일부 벤치마크에서는 최신 기술을 초월하는 성과를 달성한다.

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MCP 핵심 아키텍처 개념 쉽게 이해하기

MCP(Model Context Protocol)의 핵심 아키텍처는 AI 모델과 외부 서비스를 연결하는 방법을 정의합니다. 복잡하게 들릴 수 있지만, 기본 개념은 생각보다 단순합니다. 기본 구조 MCP는 클라이언트-서버 모델을 따릅니다: 이것을 식당에 비유하면: 통신 계층 MCP는 크게 두 계층으로 나뉩니다: 메시지 유형 MCP에서는 네 가지 주요 메시지 유형이 있습니다: 연결 생명주기 간단한 예시 실제 작동 방식은 다음과 같습니다: 보안…

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RAG 2.0 소개

*Introducing RAG 2.0 *RAG 2.0 : Your AI’s Scattered Brain Just Got Organized *RAG 2.0: Retrieval Augmented Language Models 언어 모델은 엄청난 진보를 이루었지만, 중요한 단점들도 존재합니다. 이러한 단점들 중 많은 부분을 해결할 수 있는 한 가지 방법은 검색 보완(retrieval augmentation)입니다. 검색 보완 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 파이프라인에 대해 많은 논문과 기사가 작성되었으며, 이 기술…

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