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.
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
안녕하세요! Anthropic의 YouTube 채널에 올라온 “Mastering Claude Code in 30 minutes” 영상 내용을 바탕으로 Claude Code에 대한 흥미로운 통찰력을 알려드릴게요. https://www.youtube.com/watch?v=yo32U8qTIMs Claude Code: 단순한 자동 완성 툴을 넘어선 AI 코딩 비서의 새 시대 개발자 여러분, 혹시 코드 자동 완성이나 몇 줄짜리 코드 스니펫에 만족하지 못하고 계셨나요? Anthropic에서 개발한 Claude Code는 기존 AI 코딩 어시스턴트의 한계를…
이 플랫폼은 실시간 애플리케이션에서 인공 지능(AI)을 시연, 실행 및 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 사용자들은 다른 사람들이 업로드한 모델과 데이터 세트를 찾아볼 수도 있습니다. Hugging Face는 개발자들이 자신의 작업을 공개적으로 공유하고 테스트할 수 있게 해주기 때문에 머신러닝의 GitHub로 종종 불립니다.
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.
n8n은 다양한 데이터 소스를 활용하여 자동화된 워크플로우를 구성할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히, Merge 노드를 사용하면 SQL의 JOIN 기능과 유사하게 여러 데이터 세트를 결합할 수 있습니다. 이를 활용하면 데이터를 더욱 효과적으로 조작하고 필요한 정보를 쉽게 통합할 수 있습니다. Merge 노드란? Merge 노드는 두 개의 서로 다른 데이터 세트를 하나로 합치는 데 사용됩니다. 이를 통해 다음과…
📌 AI 유지보수 서비스 도입 프로세스 (고객사 직접 운영 모델) 1️⃣ 사전 컨설팅 및 기술 진단 (Pre-Consulting & System Analysis) ✔ 고객사의 기존 유지보수 방식과 개발 프로세스 분석 ✔ 기술 부채(코드 복잡도, 문서화 부족, 보안 취약점 등) 진단 ✔ 현재 유지보수 비용 및 문제점 파악 (개발 속도, 장애 대응, 코드 품질 등) ✔ AI 자동화…
ChatGPT를 활용하면 복잡한 사업 계획서 작성 과정을 단순화할 수 있습니다. 5개의 프롬프트를 통해 포괄적인 사업 계획서를 빠르게 작성할 수 있으며, 이를 통해 시간을 절약하고 사업에 집중할 수 있습니다.
최근 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 흥미로운 발언을 했습니다. 그는 “앞으로 코딩 능력보다 AI 도구를 잘 다루는 능력이 더 중요해질 것”이라고 말했죠. AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 되고, 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요가 줄어들 수 있다는 전망까지 나왔습니다. 하지만 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 오히려, 앞으로 개발되어야 할 것이 훨씬 더 많아질 것입니다. AI가 코딩을…
벡터 임베딩은 검색부터 AI 어시스턴트에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용되는 많은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소입니다. 이 분야에서 자신만의 애플리케이션을 구축하려고 한다면 어느 시점에는 벡터 임베딩에 부딪힐 것입니다.
GPT Store에 자신의 GPT를 등록하기 위해서는 폭력적이거나 로맨틱한 내용을 금지하는 등의 기본 규칙을 준수해야 하며, 독특하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 챗봇 개발이 중요합니다. 시장 조사와 인기도 파악을 통해, 사용자의 필요와 시장 동향을 반영하는 창의적이고 차별화된 GPT를 설계하는 것이 성공의 핵심입니다.
