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.
GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
자율 에이전트는 현재 생성형 AI의 가장 핫한 트렌드 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 그것이 완전히 해결된 문제나 주류 트렌드는 아니지만, 자율 에이전트는 기반 모델 영역에서의 새로운 전선으로 널리 인정받고 있습니다. 이 영역에서의 연구와 프레임워크가 계속해서 등장하고 있고, 그 중에서도 최근에 발표된 가장 주목할만한 작업은 Microsoft Research의 AutoGen 프로젝트입니다.
세상에 단 하나뿐인 맞춤형 책을 만들어드립니다!AI 기술과 감성을 결합해 여러분의 이야기를 특별한 책으로 제작합니다. 1. 고객이 준비해야 할 사항 책 제작을 위해 고객이 준비할 것은 간단합니다: 1.1 주제 선정 1.2 사진 준비 1.3 간단한 스토리 아이디어 2. 책 제작 과정 주문이 접수되면 모든 작업은 제가 진행하며, 출판 전에 고객의 컨펌 과정을 반드시 거칩니다. 2.1 AI…
오늘날 우리는 기술의 급속한 발전 속에서 새로운 학습 방식을 고민해야 하는 시점에 와 있습니다. 과거에는 책을 읽고, 강의를 듣고, 모든 것을 직접 체득하는 방식이 주를 이루었다면, 이제는 AI를 활용해 필요할 때 필요한 정보를 효율적으로 얻는 것이 가능해졌습니다. 미래의 학습 방식은 단순히 정보를 저장하는 것이 아니라, AI와의 협력을 통해 지식에 접근하고 활용하는 방식으로 진화할 것입니다. 전통적인…
대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.
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…
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…
프론트엔드 개발을 AI가 도와주는 시대, 우리는 이제 더 이상 “어떻게 만들지?”보다는 “무엇을 만들지?”에 집중하게 됩니다. 그리고 그 중심에는 바로 ‘디자인 감각’이 있습니다. 하지만 막상 디자인을 공부하려고 하면 막막하죠.“UI? UX? 타이포그래피? 컬러 시스템? 도대체 어디서부터 시작해야 하지?” 그래서 오늘은 디자인 입문자가 어디서부터 시작하면 좋을지, 제가 찾은 방법을 정리해보려고 합니다. 1. 레이아웃 이해하기 — 구조를 먼저 본다…
플라노그램(Planogram)은 매장 내 제품 배치를 시각적으로 표현한 도식입니다. 이 도식은 특정 상품이 매장 선반에서 어떻게 진열되고 배치되어야 하는지를 명확히 보여줍니다. 주로 소매업체와 벤더가 협력하여 판매 최적화를 위해 사용하며, 매출 증대와 고객 경험 개선을 목적으로 합니다. 플라노그램은 제품의 위치, 수량, 진열 방향 등을 포함하여 매장 레이아웃을 체계적으로 구성하는 데 핵심적인 도구입니다. 소매점에서 플라노그램을 사용하면 비즈니스 요구사항에…
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.
