ChatGPT의 새로운 발전과 GPTs의 맞춤형 활용
OpenAI는 사용자 맞춤형 GPTs를 개발하여 ChatGPT의 기능을 확장하고, 다양한 사용 사례에 적용 가능하게 했습니다. ChatGPT Plus는 이제 더 최신 정보를 포함하고 사용자 경험을 개선했으며, 여러 기능을 한 곳에서 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.
Read More
IT의 발전 히스토리와 현재, 그리고 미래
IT(정보기술)는 현대 사회를 형성하는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다. 이 글에서는 IT의 주요 발전 과정을 살펴보고, 현재 주목받고 있는 생성형 AI와 같은 첨단 기술이 어떻게 IT의 판도를 바꾸고 있는지 알아보겠습니다. 1. 메인프레임 시대: 기업의 초석 IT의 시작은 메인프레임 컴퓨터의 등장으로 거슬러 올라갑니다. 20세기 중반, 대규모 데이터를 처리하고 관리하기 위해 기업들은 메인프레임을 도입하기 시작했습니다. 이 시기에는 주로…
PDF 파일에서 파이썬으로 텍스트 추출하기: 종합 가이드
PDF 문서에서 텍스트를 추출하기 위해 Python의 다양한 라이브러리를 활용하여 문서의 레이아웃을 분석하고, 텍스트 블록, 이미지, 테이블 등 각 구성 요소에 적합한 방식으로 텍스트를 추출하는 방법을 살펴보았습니다. 특히 테이블의 경우 pdfplumber 라이브러리를 사용하여 셀을 식별하고 내용을 추출한 후 적절한 형식의 문자열로 변환하는 과정을 통해, 데이터의 세분성을 유지하면서 텍스트를 추출할 수 있었습니다.
당신의 투자 파트너, AI 기반 주식 뉴스 서비스
주식 투자, 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 경험 있으신가요? 또는 수많은 뉴스와 정보 속에서 “진짜 필요한 정보”를 찾는 것이 얼마나 어려운지 느껴보셨나요? 최근 생성형 AI와 웹 스크래핑 에이전트 기술을 활용한 새로운 서비스가 등장하며, 주식 투자자들에게 필요한 뉴스를 빠르고 정확하게 제공하는 혁신적인 방법이 열렸습니다. 이 글에서는 이러한 서비스가 왜 필요한지, 그리고 어떤 편리함을 제공하는지에 대해 쉽게 설명드리겠습니다….
[논문]EmotionPrompt: LLM의 성능 향상을 위한 감정적 프롬프트의 연구
연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.
BLOOM — BigScience Large Open-science Open-Access Multilingual Language Model
여기서는 ‘BLOOM’이라는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 개요를 찾을 수 있습니다. BLOOM에 대한 실용적인 구현체들과 여러 가지 방법으로 접근하는 방법, 그리고 그것이 얼마나 비용이 드는지에 대해 알아보겠습니다.
자사고 면접 기출문제 분석과 준비 방법
자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서 기출문제를 분석하는 것은 학생들의 자신감 향상과 면접 대비에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자사고 면접 기출문제와 그 준비 방법을 알아보겠습니다. 1. 휘문고 면접 기출 예시 휘문고 면접에서는 주로 학생들의 독서 경험과 그에 따른 사고력을 평가하는 질문이 출제되었습니다. 예를 들어, 다음과…
MCP 데이터베이스 연결 서버
MCP 데이터베이스 서버는 AI 모델이 다양한 데이터베이스 시스템에 안전하게 접근하여 쿼리, 분석, 관리 작업을 수행할 수 있게 해주는 도구입니다. README.md 파일에 포함된 주요 데이터베이스 MCP 서버들을 살펴보겠습니다. 주요 기능 지원하는 데이터베이스 시스템 관계형 데이터베이스 클라우드 데이터베이스 NoSQL 데이터베이스 벡터 데이터베이스 시계열 데이터베이스 통합 솔루션 장점 및 활용 사례 이러한 MCP 데이터베이스 서버들은 AI 모델이 구조화된…
LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 자율 AI 에이전트 10선
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
이제는 MCP의 시대, 오픈AI가 선택한 이유는?
거대언어모델(LLM) 시장의 절대 강자인 오픈AI가 중대한 결정을 내렸습니다. 바로 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**을 도입하기로 한 것인데요. 이 결정은 단순한 기술 채택을 넘어, 생성형 AI 생태계 전반에 걸친 거대한 패러다임 전환을 예고하고 있습니다. “이제 MCP를 모르면 생성형 AI 어플리케이션을 만들 수 없다.”말 그대로, MCP는 앞으로 AI 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심…