🚀 PydanticAI란? PydanticAI는 생성형 AI(Generative AI) 애플리케이션을 보다 안정적이고 효율적으로 개발할 수 있도록 설계된 Python 기반 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Pydantic 팀이 직접 개발했으며, LangChain, LlamaIndex, AutoGPT, CrewAI 등 여러 AI 프레임워크에서 사용되는 핵심 검증 레이어를 제공합니다. PydanticAI는 타입 안전성(Type Safety), 구조화된 응답(Structured Responses), 비동기 처리 지원(Async Support) 등의 강력한 기능을 제공하여 프로덕션 환경에서도 안정적으로…
How to Instruction Tune Code LLMs without GPT4 Data? Meet OctoPack: A Set of AI Models for Instruction Tuning Code Large Language Models [논문] OCTOPACK: INSTRUCTION TUNING CODE LARGE LANGUAGE MODELS 큰 언어 모델(LLM)의 사용성 및 전체 성능은 지시어를 통해 제공된 다양한 언어 작업을 미세 조정함으로써 향상될 수 있다는 것이 증명되었습니다 (instruction tuning). 시각, 청각,…
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.
한국의 외국어고등학교(외고)와 국제고등학교는 언어 및 국제 관계 분야에 관심이 있는 학생들이 목표로 하는 학교입니다. 이러한 학교의 입시는 매우 치열하며, 면접에서 학생들의 종합적인 사고 능력, 창의성, 문제 해결 능력, 그리고 국제적 소양이 평가됩니다. 이번 블로그 글에서는 외고 및 국제고의 면접에서 자주 출제되는 기출 문제와 면접 준비 전략에 대해 살펴보겠습니다. 1. 외고 면접 준비: 면접 영역과 학습…
최근 인공지능 기술의 발전으로 영상 제작의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 특히, HeyGen AI는 텍스트 입력만으로도 실제 사람처럼 말하는 아바타 영상을 제작할 수 있는 플랫폼으로 주목받고 있습니다. 복잡한 촬영 장비나 전문 지식 없이도 누구나 손쉽게 고품질의 영상을 만들 수 있어, 마케팅, 교육, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 🧠 HeyGen AI란? HeyGen은 인공지능(AI)을 활용하여 텍스트만으로도 실제…
챗지피티가 처음 세상을 들썩이게 한 지도 어느덧 3년이 흘렀습니다. 처음엔 흥미로운 실험이자 기술적 장난감처럼 여겨졌지만, 이제는 분명히 현실에 깊이 들어왔습니다. AI 에이전트, AI 자동화, 자연어 인터페이스 등은 점점 더 많은 산업 현장에서 실제로 활용되기 시작했고, 그 발전 속도는 말 그대로 현기증이 날 정도입니다. AI는 단순히 기술 이상의 의미를 갖기 시작했습니다. 사회 전체의 생산성과 구조를 바꾸고…
How to use OpenAI ChatGPT Playground complete beginners guide 언어 모델링과 인공지능의 매력적인 영역을 탐색해 보았다면, OpenAI의 GPT 모델을 접하게 될 수 있습니다. 이 모델들은 이용할 수 있는 뛰어난 기능을 제공하지만, 만약 초보자라면 어디서부터 시작해야 할지 궁금할 수 있습니다. OpenAI GPT Playground를 살펴볼 예정입니다 – 언어 모델링의 힘을 이해하고 활용하는 데 도움이 되도록 설계된 귀중한…
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.
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.
GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.