생성형 AI
생성형 AI는 데이터를 학습하여 새로운 정보나 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다.
[논문]LLMs의 도구 창조 능력 강화: CREATOR 프레임워크
대규모 언어 모델(LLMs)의 도구 사용 능력은 현재의 API와 암시적 추론의 제한에 의해 제한됩니다. 이를 해결하기 위해 CREATOR라는 새로운 프레임워크가 제안되었으며, 이는 LLMs가 자체 도구를 창조하게 함으로써 성능을 향상시킵니다. CREATOR는 기존 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 새로운 데이터셋인 Creation Challenge를 통해 LLMs의 도구 창조 능력의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 LLMs의 잠재력을 극대화하고 AI 시스템을 발전시키는 방향으로 나아가는 것을 보여줍니다.
ChatGPT 4의 사용자 지정 지침: 향상된 개인화와 상호작용의 미래
OpenAI의 ChatGPT 4는 사용자 지정 지침 기능을 통해 개인과 기업에게 특별하고 맞춤화된 결과를 제공합니다. 이 기능의 원리를 정확히 이해하고 적절한 팁을 활용함으로써 사용자는 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 일상의 업무를 더 높은 정확도와 편의성으로 지원하는 데 큰 도움이 됩니다.
LLaMA 2 vs GPT-4: Which Large Language Model is Right for You?
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.
Transformer 아키텍처 및 Transformer 모델의 동작 원리
트랜스포머 아키텍처는 주로 어텐션 메커니즘을 활용하여 시퀀스 데이터를 처리합니다. 이 모델은 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각각은 여러 개의 층으로 이루어져 있습니다. 어텐션 메커니즘을 통해 입력 시퀀스의 중요한 부분에 더 많은 집중을 하여, 문제에 따라 다양한 NLP 작업에 효과적으로 적용될 수 있습니다.
