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.
AI 자기소개서 면접 지원 프로그램 주요 기능 입시 준비, 더 이상 혼자가 아닙니다! 입시에서 자기소개서와 면접의 중요성은 매년 커지고 있습니다. 하지만 많은 학생이 어떻게 준비해야 할지 막막해하고, 학원에서는 각 학생에게 맞춤형 지도를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 기반 입시 도우미 시스템은 바로 이러한 문제를 해결해 줍니다. 이제 이 시스템을 통해 학원과 학생들은 입시 준비를…
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
Pentagon Credit Union (PenFed)는 고객과의 상호작용을 혁신하기 위해 생성 AI를 활용하고자 합니다.
PenFed는 내부 지원을 위해 AI 챗봇을 성공적으로 활용한 후, 이를 회원 서비스에 적용하며 디지털 채널과 데이터를 융합하려고 합니다.
코파일럿 접근법을 통해, PenFed는 AI를 안전하게 내부 직원 지원에 도입한 후 회원 서비스로 확장할 계획입니다.
대형 언어 모델, 일명 LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 그 중에서도 LLM의 활용 가능성 중 하나는 매칭 시스템의 정확도 향상입니다. 그렇다면 LLM은 매칭 시스템에서 어떤 방식으로 사용되며, 어떻게 그 정확도를 향상시키는 역할을 할 수 있는지 알아봅시다.
GPT 액션은 사용자가 OpenAPI 사양을 사용하여 외부 API와의 상호 작용을 정의할 수 있게 하며, 이를 통해 GPT는 데이터베이스, 이메일 시스템 등과 연결되어 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 사용자는 GPT의 가시성을 설정하고, 인증 방법을 선택하여 액션을 구성할 수 있으며, 이렇게 구성된 GPT는 사용자 요청에 따라 API를 통해 정보를 검색하고 응답합니다.
*How to fine tune your ChatGPT prompts? ChatGPT 상호작용의 결과가 프롬프트 미세조정에 크게 의존합니다. 이 글은 프롬프트를 미세조정하여 ChatGPT의 잠재력을 활용할 수 있도록 복잡한 부분을 해결하는 것을 목표로 합니다. 기본적으로 ChatGPT는 인간의 피드백으로 강화 학습을 통해 훈련된 transformer 아키텍처를 기반으로 하는 언어 모델을 사용합니다. 이런 고급 모델은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 통해 학습하고, 연속된 단어…
RAG는 LLMs를 보강하고 그들의 고유한 제한 사항 중 일부를 극복하기 위한 상대적으로 저렴하고 간단한 방법입니다. 그러나 실제로 RAG를 활용한 모델들은 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다. UI와 UX에 많은 주의를 기울여 사용자들에게 충분한 문맥을 제공하여 RAG를 활용한 모델이 그들에게 합리적인 답변을 제공하는지 판별할 수 있도록 해야 합니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation) 모델링은 문서 기반의 질문 응답 시스템을 제공하여, 사용자의 질문에 대해 관련 문서를 찾아내고 이를 바탕으로 답변을 생성합니다. 그러나 이러한 시스템은 상업적 측면에서 비용, 환상(hallucinations), 규칙 적용, 그리고 캐싱과 같은 여러 문제점을 안고 있어, 이를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법과 개선 방안이 제시되고 있습니다. 특히, 스마트 캐시와 두 단계 응답 시스템은 비용을 줄이고 답변의 정확성을 높이며, 이는 고객 지원 또는 새로운 직원 온보딩과 같은 비즈니스 환경에서 특히 유용할 수 있습니다.
https://www.cloudbooklet.com/connect-llama-2-api/ How to build a Llama 2 chatbot Llama 2 is here – get it on Hugging Face Meta의 Llama 2와 데이터브릭스로 생성형 AI앱 구축하기 다양한 소스들로부터 데이터에 접근하고 조작할 수 있는 강력하면서도 사용하기 쉬운 API를 찾고 있다면, Llama 2에 관심이 있을 수 있습니다. Llama 2 API는 쿼리, 필터, 정렬, 집계, 그리고 데이터를 변형하는데 있어서…
LLM 기반 애플리케이션의 출력을 통제하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다. OpenAI의 Function Calling 기능은 출력을 일관되게 제공하는 반면, LangChain은 다양한 LLM과 출력 형식을 지원하며 유연성이 특징입니다. 선택은 사용하는 모델, 출력 형식, 그리고 특정 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.
이 글에서는 인공지능 챗봇인 ChatGPT를 이용한 영어 학습 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT는 언어 학습에 상당한 이점을 제공하지만, 전문 영어 교사를 완전히 대체하지는 못합니다. AI 기반 도구를 효과적으로 활용하는 법을 익히는 것은 큰 작업이며, 전문적인 투자 없이는 이것을 독학하기 어렵습니다. 그러나 교육자들이 이 도구를 사용하면, 영어 학습 경험이 개선되고 더 빠른 성과를 이룰 수 있습니다.
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.