*엔비디아 블로그를 번역하거나 추가 작성한 글입니다. Introduction to LLM Agents 금융 분석가들이 기업의 성과와 관련된 질문에 답하는 데 도움을 주기 위해 설계된 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 고려해 봅시다. 잘 설계된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation) 파이프라인을 활용하면 분석가는 “X 기업의 2022 회계연도 총 수익은 얼마였나요?”와 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 이러한 정보는 숙련된…
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.
오늘날 기술의 발전으로, AI는 점점 더 사람들의 일상과 밀접하게 연결되고 있습니다. 특히, 음성 AI는 전화 상담, 고객 지원, 그리고 개인 비서와 같은 분야에서 큰 혁신을 일으키고 있습니다. 이번 글에서는 OpenAI의 Realtime API가 기존 음성 AI 기술과 어떻게 다른지, 그리고 이를 통해 현실에서 어떤 변화를 기대할 수 있는지 알아보겠습니다. 기존 음성 AI 기술의 한계 기존 음성…
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.
2025년 6월, 전 세계 테크 업계가 주목하는 한 인물이 다시 무대에 섰습니다.바로 ‘인터넷의 여왕(Queen of the Internet)’이라 불리는 벤처캐피털리스트 메리 미커(Mary Meeker). 실리콘밸리에서 가장 영향력 있는 보고서 중 하나였던 그녀의 **‘인터넷 트렌드 보고서’**는 2019년을 끝으로 멈췄지만, 이번에 5년 만에 AI를 주제로 한 보고서를 발표하며 화려하게 복귀했습니다. 🧠 왜 이 보고서가 중요한가? 메리 미커는 단순한 투자자가…
LangChain은 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 그리고 맵 리랭크와 같은 다양한 청킹 및 처리 전략을 사용하여 문서를 분석하고 요약합니다. 스터핑 전략은 직접적인 입력 처리를, 맵리듀스는 병렬 처리와 누적을, 리파인은 반복적인 정제를 통해, 그리고 맵 리랭크는 초기 프롬프트 실행과 점수 기반 재정렬을 통해 문서 처리를 최적화합니다. 이러한 전략들은 서로 다른 문서 분석 및 요약 요구 사항에 따라 LangChain에서 효율적으로 사용될 수 있습니다.
고등학생들이 대학 입학 시험인 수능 영어 과목을 준비하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 과거 시험 문제를 활용하여 학생들의 영어 능력 향상을 지원합니다.
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
최근 주목받고 있는 도구, Claude Task Master는 “기획서를 넘기면 AI가 알아서 작업을 생성하고 코드를 작성해주는” 혁신적인 개발 자동화 도구입니다.특히 Cursor 에디터와 함께 사용할 경우, 마치 AI와 페어 프로그래밍하는 느낌을 받을 수 있죠. 이번 글에서는 Cursor에서 Claude Task Master를 사용하는 전체 과정을 이미지와 함께 정리해보겠습니다. 🔧 1단계: Cursor MCP 설정하기 Claude Task Master를 사용하려면 먼저 MCP(Model…