Gemini CLI: your open-source AI agent 번역한 글입니다. 개발자에게 있어 커맨드라인 인터페이스(CLI)는 단순한 도구가 아니라, 일터이자 집과도 같은 공간입니다. 터미널은 효율성, 범용성, 이식성을 갖춘 최고의 작업 도구로, 개발자들의 핵심 생산성 수단으로 자리잡고 있습니다. 그리고 이러한 터미널에 대한 의존이 지속되는 만큼, 통합된 AI 지원에 대한 수요도 함께 커지고 있습니다. 그래서 저희는 Gemini CLI를 소개합니다. Gemini CLI는…
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
AI 이미지 생성기를 사용하고 싶지만, Midjourney나 Flux처럼 유료 구독이 필수인 도구는 진입 장벽이 꽤 높습니다. 사실 전문적인 디자이너가 아니라면, 단순히 콘텐츠용 이미지나 아이디어 시각화를 위해 매달 비용을 지불하는 건 부담스럽죠. 다행히도 최근에는 **ChatGPT (GPT-4o)**와 Google Gemini에서 이미지 생성 기능을 웹 기반으로 직접 제공하고 있고, 무료로 체험 가능한 범위도 있습니다. 이 글에서는 이 두 도구를 활용해…
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….
법률 계약 검토 프로세스를 혁신하다: AI로 비구조화된 계약 텍스트에서 구조화된 데이터 추출하기 법률 회사에서 계약 검토는 필수적이지만, 반복적이고 시간 소모적인 작업입니다. 각 계약서는 다양한 조건과 조항을 포함하고 있으며, 검토자는 관할 구역, 요약, 핵심 조건, 법적 함의 등 중요한 요소를 파악해 체계적으로 정리해야 합니다. 이 과정은 종종 수작업으로 진행되어 효율성이 떨어지고 일관성에도 문제가 생기기 마련입니다. 이러한…
– 인공지능과 인간이 융합되는 그날을 향하여 요즘 뉴스나 책을 보면 “특이점(Singularity)이 온다”는 말을 종종 듣습니다.그런데 이게 단순한 기술 용어가 아니라, 우리 삶 전체를 바꿔놓을 대격변의 순간이라는 걸 알고 계셨나요? 오늘은 미래학자 **레이 커즈와일(Ray Kurzweil)**이 말하는 ‘특이점’이란 무엇인지,그리고 우리가 맞이할 미래가 어떤 모습일지 쉽게 풀어보려 합니다. 🔍 특이점(Singularity)이란? 한 줄 정의:AI가 인간의 지능을 초월하고, 인간과 기계의…
생성 검색 엔진은 LLM 기술을 기반으로 사용자의 질문에 정확하고 깊이 있는 답변을 생성합니다. 이는 기존의 웹페이지 목록 반환 방식과 대조적이며, 사용자에게 효율적인 검색 경험을 제공합니다. LLM 기반의 검색은 정보 검색의 새로운 패러다임을 제시합니다.
Pentagon Credit Union (PenFed)는 고객과의 상호작용을 혁신하기 위해 생성 AI를 활용하고자 합니다.
PenFed는 내부 지원을 위해 AI 챗봇을 성공적으로 활용한 후, 이를 회원 서비스에 적용하며 디지털 채널과 데이터를 융합하려고 합니다.
코파일럿 접근법을 통해, PenFed는 AI를 안전하게 내부 직원 지원에 도입한 후 회원 서비스로 확장할 계획입니다.
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.
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.
