사무실 책상에 앉아 정해진 시간 동안 일하던 시대는 끝났다.이제는 산이든, 바다든, 카페든, 내가 원하는 공간에서AI와 함께 나만의 리듬으로 몰입하고, 일하고, 창작하는 시대. 나는 오늘도 집 근처 작은 산에 오른다.도심 속을 벗어난 이 숲길에서, 나는 일하고 있다. 햇살 사이로 바람이 스치는 이곳이,지금의 나의 오피스, 나의 My Vibe Desk다. 코딩이 커피 타임처럼 느껴졌던 날 한동안 바이브 코딩에…
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.
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…
구매자의 대략 60%가 챗봇과의 상호작용을 선호하며, 이를 통해 ChatGPT 판매 프롬프트가 매우 유용할 수 있습니다. 적절한 프롬프트를 제공함으로써, ChatGPT는 잠재 고객의 요구를 파악하고 충족시키는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 판매와 전환율 증가로 이어질 수 있습니다.
OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 수 있습니다.
안녕하세요! 기술의 최전선으로 함께 떠나볼까요? 🚀이 블로그에서는 최신 오픈소스 프로젝트와 기술 도구들을 소개하며, 각각의 기능과 활용 가능성을 깊이 탐구합니다. 지금까지 발표된 혁신적인 솔루션들은 우리의 삶과 개발 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요. 오늘은 AI, 블록체인, 멀티모달 모델, 서버 모니터링, 데이터 크롤링 등 다양한 분야에서 주목받고 있는 15가지 프로젝트를 정리해봤습니다. 각각의 프로젝트는 효율성과 생산성을 높이고, 혁신을 실현하기…
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다. RAG란 무엇인가요? 먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은…
2편. AI는 프론트엔드부터 무너뜨렸다 최근 이런 말이 있죠: “프론트엔드 개발은 이제 선택이 아니라 묘사다.” 무슨 뜻일까요?이전까지는 디자인을 받아서 코드를 작성하던 시대였다면,이제는 그냥 ‘이런 느낌의 사이트 만들어줘’라고 말만 하면 끝나는 시대가 왔다는 겁니다. 🖼️ “깔끔한 이커머스 사이트 하나 만들어줘” → 결과물 완성 예전에는 이런 요청이 오면 이렇게 나눠서 작업했죠: 그런데 지금은? AI에게 텍스트로 요구사항만 설명하면 아래가…
최근 들어, ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 다양한 질문에 답을 잘하는 이유는 무엇일까요? 바로 엄청난 양의 데이터를 학습한 덕분입니다. 하지만 이 모델들이 최신 정보를 반영하려면 어떻게 해야 할까요? 여기에는 몇 가지 기술이 필요합니다. 오늘은 그중에서도 최근 주목받고 있는 **Cache-Augmented Generation(CAG)**이라는 기술을 소개합니다. 왜 최신 정보가 필요한가요? AI 모델은 학습 시점 이후의 정보는 반영하지 못하기 때문에, 새로운…
생성적 AI 프로젝트 라이프 사이클에서는 기존 모델을 활용하거나 새로운 모델을 훈련시키는 선택 사이에서 시작합니다. 여러 기반 모델을 이용할 수 있고, Hugging Face와 PyTorch 같은 플랫폼에서 모델 선택을 돕는 허브를 제공합니다. 이 글은 언어 모델 훈련 방법에 대해 이야기하며, 특정 작업에 어떤 모델을 선택할지에 대한 가이드를 제공합니다. 대형 모델 훈련에 연관된 도전과 어려움도 짚고 넘어갑니다.
