자율 에이전트는 현재 생성형 AI의 가장 핫한 트렌드 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 그것이 완전히 해결된 문제나 주류 트렌드는 아니지만, 자율 에이전트는 기반 모델 영역에서의 새로운 전선으로 널리 인정받고 있습니다. 이 영역에서의 연구와 프레임워크가 계속해서 등장하고 있고, 그 중에서도 최근에 발표된 가장 주목할만한 작업은 Microsoft Research의 AutoGen 프로젝트입니다.
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.
주식 투자는 많은 사람들에게 매력적이지만 동시에 복잡한 과정입니다. 차트를 분석하고, 기술적 지표를 이해하며, 시장의 움직임을 예측하는 일은 전문가에게도 쉽지 않은 일입니다. 특히 실시간으로 변화하는 시장 상황을 따라가며 올바른 결정을 내리는 것은 더욱 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하고자 만들어진 시스템이 바로 실시간 주식 시장 분석 시스템입니다. 이 시스템은 최신 기술을 활용해 개인 투자자들에게 중요한 시장 정보를 간단하고…
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
3편. 최신 디자인 트렌드 따라잡기 — 2025년을 위한 감각 업그레이드 디자인 공부를 막 시작한 우리에게 필요한 건 단순한 이론만은 아닙니다.요즘은 어떤 디자인이 멋지다고 느껴지는가?사람들이 반응하는 UI는 어떤 흐름을 타고 있는가? 바로 디자인 트렌드 감각입니다.이번 편에서는 지금 웹과 앱에서 자주 볼 수 있는 디자인 트렌드를 정리해보고, 왜 이런 스타일이 인기 있는지, 그리고 V0 같은 AI 도구에서…
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.
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…
거대 언어 모델의 지시사항 조정(instruction tuning)에 대해 더욱 깊이 있게 다룰 예정입니다. 그리고 효율적인 방법으로 미세 조정(fine-tuning)하는 방법에 대해서도 나중에 알아볼 것입니다. 우선 지시사항 미세조정(instruction fine-tuning)에 대해 살펴봅시다. 기본 모델은 세상에 대한 많은 정보를 미리 학습하게 됩니다. 그러나 우리의 프롬프트나 질문에 반응하는 방법은 반드시 알지 못합니다. 따라서 특정 작업을 수행하도록 지시할 때에는 반드시 반응하는 방법을…
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.
