JiniAI – 비즈니스를 위한 AI 솔루션
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
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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.
로보플로우 워크플로우: 복잡한 비전 애플리케이션을 손쉽게 구축하기
현대의 컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 모델, 데이터 소스, 그리고 복잡한 논리의 결합을 필요로 합니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 신속하게 프로토타입을 개발하며, 생산 환경에 배포하기 위해 **로보플로우(Roboflow)**는 **워크플로우(Workflows)**라는 강력한 도구를 제공합니다. 로보플로우 워크플로우란? 로보플로우 워크플로우는 로우코드(low-code) 기반의 오픈 소스 플랫폼으로, 사용자가 복잡한 비전 AI 애플리케이션을 간단하게 구축하고 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 40개 이상의 사전…
[논문]다중 모달 모델 GPT-4V의 탐구: 기능, 응용 및 미래 연구 방향
The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) PDF Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 초록 대형 다중 모달 모델(LMM, Large multimodal models)은 시각적 이해와 같은 다중 감각 능력을 가진 대형 언어 모델(LLMs, large language models)을 확장하여 더욱 강력한 일반 지능을 달성합니다. 이 논문에서는 GPT-4V(ision)1과 같은 최신 모델을 분석하여 LMM에 대한…
Vultr 추천 프로그램 – 이 링크로 가입하면 $300 크레딧 받기 (직접 가입 시 $250)
클라우드 서버를 더 저렴하게, 그리고 더 많은 혜택으로 시작할 수 있는 방법이 있습니다.바로 Vultr 추천 프로그램인데, 이 추천 링크로 가입하면 $300 크레딧을 받으실 수 있습니다.※ Vultr 공식 사이트에서 직접 가입하면 $250 크레딧만 지급됩니다. 저는 Vultr를 5년 이상 사용하며 안정성과 속도에 매우 만족하고 있고, 이 블로그(jiniai.biz)도 2년 넘게 서버 장애 없이 운영하고 있습니다. *한정된 기간 동안…
자기 성장과 변화: ChatGPT 프롬프트를 통한 나 자신과의 대화
자기 성장과 관련된 몇 가지 인상 깊은 내용을 공유하고자 합니다. 스스로를 돌아보고, 더 나은 자신으로 거듭나기 위해 적용할 수 있는 ChatGPT 프롬프트들이었습니다. 이 프롬프트들은 단순히 질문에 답을 찾는 것이 아니라, 내면의 깊은 이야기를 꺼내어보고, 나를 제한해온 믿음과 두려움에 도전하게 만듭니다. 1. 나를 제한해온 믿음에 도전하기 우리의 믿음은 때로는 성장의 원천이 되기도 하지만, 그 믿음을 제대로…
FAISS: 고차원 벡터의 효율적인 유사성 검색 도구
Faiss는 고차원 벡터 공간에서의 유사성 검색을 위한 라이브러리로, 양자화, 인덱싱 구조, GPU 가속과 같은 기술을 활용하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리합니다. 다양한 인덱싱 전략과 함께 실시간 검색에 적합할 수 있으며, C++로 구현되었으나 Python 래퍼를 통한 접근이 가능합니다.
LMQL, Python의 상위 집합인 방법으로 개발자가 LLM을 사용하는 데 어떻게 도움을 주는가
How LMQL, a Superset of Python, Helps Developers Use LLMs 이 블로그는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과의 상호작용에 있어 자연어의 한계에 대해 논의하고 있습니다. ETH Zürich의 박사과정 학생인 루카 부어러-켈너(Luca Beurer-Kellner)에 따르면, 자연어는 본질적으로 비공식적이고 덜 정확하다는 단점이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 부어러-켈너와 그의 동료들은 Language Model Query Language (LMQL)이라는 새로운 프로그래밍 언어를…
TPU vs. GPU: 구글 TPU는 NVIDIA GPU를 대체할 수 있을까?
AI 기술이 발전함에 따라 하드웨어의 중요성도 점점 더 커지고 있습니다. 특히, 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서는 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 주목받고 있습니다. 하지만 많은 사람들이 한 가지 질문을 합니다: 구글 TPU가 NVIDIA GPU의 수요를 대체할 수 있을까? 결론부터 말하자면, 아직은 그렇지 않습니다. 이 글에서는 TPU와 GPU의 차이점과 현재의 시장 상황을 바탕으로 그 이유를…
✍️ Claude Code 시리즈 2편
“비개발자도 엑셀 자동화를?” – Claude Code가 가능하게 한 일 업무 자동화, 개발 없이 가능할까? 재무팀이나 기획팀에서 반복적으로 하는 일이 있습니다.예를 들어: 이런 일들은 “개발자만 자동화할 수 있는 영역”처럼 느껴집니다.하지만 Claude Code를 활용하면, 개발을 몰라도 자동화가 가능합니다. 실제 사례: 말로 쓴 워크플로우가 실행된다 예시: 이걸 그대로 Claude Code에 넣으면,필요한 쿼리 작성부터 엑셀 생성, 저장까지 자동으로 실행해줍니다….
AI 법률 이해의 발전: LLMs의 세법 해석 능력 평가
인공지능 분야에서의 발전은 급속하게 진행되고 있으며, 이 중 큰 부분을 차지하는 것이 대규모 언어 모델(LLMs)입니다. 최신 LLMs는 도구를 사용하고, 계획을 세우며, 표준화된 평가를 통과할 수 있습니다. 그러나 이러한 기능에도 불구하고, LLMs는 연구자들에게도 미스터리한 상자와 같습니다. 최근 연구에서는 LLMs의 법률 분석 능력, 특히 세법에 대한 이해력을 평가하는 것에 중점을 두었습니다. 연구 결과는 각 모델 출시를 통해 향상된 LLMs의 법률 이해 능력이 개발되는 증거를 발견했습니다.
법률 계약 검토 프로세스를 혁신하다
법률 계약 검토 프로세스를 혁신하다: AI로 비구조화된 계약 텍스트에서 구조화된 데이터 추출하기 법률 회사에서 계약 검토는 필수적이지만, 반복적이고 시간 소모적인 작업입니다. 각 계약서는 다양한 조건과 조항을 포함하고 있으며, 검토자는 관할 구역, 요약, 핵심 조건, 법적 함의 등 중요한 요소를 파악해 체계적으로 정리해야 합니다. 이 과정은 종종 수작업으로 진행되어 효율성이 떨어지고 일관성에도 문제가 생기기 마련입니다. 이러한…