웹크롤링은 데이터를 자동으로 수집하여 분석하거나 활용하는 기술로, 많은 기업들이 이를 기반으로 성공을 이루었습니다. 아래는 웹크롤링을 활용하여 수천억 원의 기업 가치를 창출한 대표적인 사례들입니다. 1. Zillow (부동산 정보 플랫폼) 2. Skyscanner (항공권 비교 서비스) 3. Toast (레스토랑 데이터 플랫폼) 4. Grammarly (AI 문법 교정 툴) 5. Yelp (로컬 리뷰 플랫폼) 6. Amazon (상품 데이터 분석) 7….
How LMQL, a Superset of Python, Helps Developers Use LLMs 이 블로그는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과의 상호작용에 있어 자연어의 한계에 대해 논의하고 있습니다. ETH Zürich의 박사과정 학생인 루카 부어러-켈너(Luca Beurer-Kellner)에 따르면, 자연어는 본질적으로 비공식적이고 덜 정확하다는 단점이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 부어러-켈너와 그의 동료들은 Language Model Query Language (LMQL)이라는 새로운 프로그래밍 언어를…
“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
우리는 매일 인터넷에서 수많은 정보를 접합니다. 하지만 원하는 정보를 정확히 찾고 신뢰할 수 있는 뉴스를 읽는 것은 쉽지 않은 일이죠. 여기서 에이전트 뉴스팀이라는 개념이 등장합니다. 에이전트 뉴스팀은 최신 기술을 활용해 사용자가 필요로 하는 정보를 효과적으로 찾아주고, 간단하고 이해하기 쉬운 형태로 제공하는 디지털 시스템입니다. 쉽게 말해, 에이전트 뉴스팀은 AI로 구성된 뉴스 보도 팀입니다. 이 팀은 사용자의…
AI 기술이 점점 더 발전하면서, 우리는 매일 새로운 AI 모델과 기술의 등장을 목격하고 있습니다. 하지만 대부분의 첨단 AI 기술은 높은 비용과 복잡한 하드웨어 요구사항 때문에 소수의 기업이나 전문가만 사용할 수 있었습니다. 이러한 상황에서 DeepSeek-R1이라는 모델이 등장하며, AI를 더 많은 사람들에게 열어주는 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. DeepSeek-R1은 무엇인가요? DeepSeek-R1은 중국의 AI 스타트업 DeepSeek에서 개발한 오픈소스 AI…
2025년 SaaS(Software as a Service) 시장은 그 어느 때보다 경쟁이 치열하며 빠르게 진화하고 있습니다. 대규모 SaaS 기업들이 주요 시장을 선점한 상황에서, 새로운 기회를 찾기란 쉽지 않습니다. 바로 이때, AI SaaS 기회 발굴기(AI SaaS Opportunity Finder) 가 숨겨진 보물을 발견하고 기업이 성공적인 SaaS 비즈니스를 구축하는 핵심 도구로 부상하고 있습니다. 이번 글에서는 AI SaaS 기회 발굴기의 역할,…
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.
*100 Ways to Make Money with ChatGPT (with prompts) *Chatgpt 로 돈버는 방법 100가지 알려줘 1. 글쓰기 ChatGPT를 이용하여 다른 사람을 대신해 글을 써주는 대필작가가 될 수 있습니다. -미래의 디스토피아 사회를 배경으로 한 스릴 넘치는 범죄 소설을 위해 매력적인 줄거리와 역동적인 캐릭터를 만들어죠. 2. 동영상 스크립트 작성 YouTube 튜토리얼이나 설명 영상 등의 스크립트를 작성하는 경우,…
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
