AI Fees Up to 15x Cheaper for English Than Other Lang OpenAI GPT-3.5 Turbo와 GPT-4 비용 및 출력 결과 비교 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 사용하는 언어는 그 비용에 큰 영향을 미치며, 영어 사용자와 e다른 언어 사용자 사이에 AI 격차를 만들 수 있습니다. 최근의 연구에 따르면, OpenAI와 같은 서비스가 서버 비용을 측정하고 청구하는 방식…
RAG는 자연어 처리(NLP)의 특정 영역에서 사용되는 기술입니다. 이 기술은 주로 정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation)을 결합하여 보다 효과적인 모델을 만드는 데 사용됩니다. 이런 모델은 보통 검색 엔진, 챗봇, 질문 응답 시스템 등에 응용됩니다.
생성 AI와 LLMs는 인간과 유사한 텍스트 생성과 이해에서 중요한 진전을 이루었지만, 저장 계층이라는 아직 탐구되지 않은 분야가 있습니다. 이 계층은 학습한 지식을 저장할 수 있는 저장소 역할을 할 수 있으며, AI 시스템이 정보를 생성뿐만 아니라 저장하고 검색할 수 있게 하여 더 다양하고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.
“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMa와 같은 모델을 기반으로 합니다. 이러한 에이전트들은 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하며, 인간이나 다른 에이전트와 의사소통할 수 있습니다. 주목할 만한 LLM 기반 자율 AI 에이전트는 다음과 같습니다
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 AI 애플리케이션에서 벡터 유사성 검색을 가능하게 합니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스와 쿼리 기능을 제공하며, 라이브러리는 주로 벡터만을 다루고 기술적 전문성이 더 필요합니다. 선택 시에는 사용자의 특정 필요와 요구 사항, 그리고 데이터의 종류와 크기를 고려해야 합니다.
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GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
추천 시스템은 개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공함으로써 사용자 참여를 촉진하고 사용자 만족도를 높이는 방식으로, 우리가 디지털 플랫폼과 상호작용하는 방식을 변화시켰습니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동, 선호도, 그리고 상호작용을 분석하기 위해 복잡한 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 개인화된 추천을 생성합니다.
