금융 질문에 답하는 LLM, 왜 어려울까? 대형 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보이고 있지만, 금융 분야처럼 정확한 수치와 실시간 데이터가 필요한 영역에서는 여전히 한계가 있습니다. 금융 질문은 단순한 정보 암기에서 그치지 않고, 데이터 기반의 분석, 추론, 해석이 필요합니다. 이 글에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 접근법을 소개합니다. 이는 금융 추론에 특화된 LLM, 다양한 금융…
“자동으로 매매를 해준다고요? 그게 진짜 가능한가요?”요즘 이런 질문을 종종 받습니다. 자동매매는 더 이상 기관 투자자들만의 전유물이 아닙니다.이제는 일반 투자자들도 **‘자동매매 시스템’**을 활용해 시간과 감정을 줄이며, 효율적인 투자를 할 수 있는 시대가 되었죠. 이번 글에서는, ‘자동매매가 도대체 뭔지’‘왜 사람들이 관심을 가지는지’‘어떻게 작동하는지’아주 쉽게 설명해드릴게요. 자동매매란? 말 그대로 **“자동으로 매매하는 것”**입니다.사람이 일일이 클릭해서 매수/매도하지 않아도,미리 정해둔 조건에…
ChainForge는 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가 및 실험을 위한 오픈소스 시각 프로그래밍 환경입니다. ChainForge를 사용하면 코딩이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않은 상태에서 프롬프트와 텍스트 생성 모델의 견고성을 평가할 수 있습니다. 기능은 다음과 같습니다: UI 개요 이 페이지는 ChainForge의 사용자 인터페이스를 설명하며 툴바의 모든 버튼을 포함합니다. 아래에는 인터페이스의 스크린샷이 있습니다. 이 인터페이스는 사용자가 잘못되었다고 알려주면 채팅…
코딩을 처음 배우는 사람에게 “코드 에디터”는 참 낯선 존재입니다.복잡한 기호, 알 수 없는 오류, 검색창에 계속 물어보는 나날들…그런데, 이 모든 걸 함께 고민해주는 AI 비서가 있다면 어떨까요? 오늘 소개할 도구는 Cursor AI입니다.이 에디터는 단순한 코드 작성기를 넘어서, ‘대화형 AI 코딩 파트너’입니다. 🗨️ 자연어로 말하면 코드가 뚝딱! Cursor는 이런 식으로 사용할 수 있어요: “간단한 HTML 자기소개…
AutoGen 프레임워크에서, AssistantAgent는 사용자의 요구 사항에 따라 Python 코드를 작성하는 역할을 하며, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하는 프록시 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자가 10대 기술 회사의 올해 수익 정보를 요청하면, AssistantAgent는 이 작업을 수행하기 위한 코드를 작성합니다. 그 후, UserProxyAgent는 이 코드를 실행하여 웹에서 필요한 정보를 획득하고 사용자에게 제공합니다.
ChatGPT를 활용하여 다양한 주제와 관점에서 주식 시장 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 투자자들은 시장 동향, 기업 실적, 포트폴리오 관리 등에 대한 종합적인 정보를 얻고, 더 나은 투자 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
MCP(Model Context Protocol)의 핵심 아키텍처는 AI 모델과 외부 서비스를 연결하는 방법을 정의합니다. 복잡하게 들릴 수 있지만, 기본 개념은 생각보다 단순합니다. 기본 구조 MCP는 클라이언트-서버 모델을 따릅니다: 이것을 식당에 비유하면: 통신 계층 MCP는 크게 두 계층으로 나뉩니다: 메시지 유형 MCP에서는 네 가지 주요 메시지 유형이 있습니다: 연결 생명주기 간단한 예시 실제 작동 방식은 다음과 같습니다: 보안…
“마케팅팀도 개발 없이 자동화를?” – 광고 문구, A/B 테스트, Claude가 해냈다 마케팅팀의 시간, 어디에 쓰이고 있나요? SNS 운영, 블로그 관리, 이메일 발송, 광고 문구 작성…마케팅팀은 늘 창의적인 콘텐츠와 반복 작업 사이에서 줄타기를 합니다. 예를 들어 이런 일들: 이 모든 걸 수작업으로 하자니 너무 오래 걸리고,개발자에게 매번 자동화를 부탁하자니 부담스럽습니다. Claude Code는 어떻게 다를까? 마케팅팀은 비개발자…
사용자의 위치와 취향에 따라 맛집을 추천해주는 전문가입니다. 다양한 지역과 메뉴에 대한 상세한 정보를 제공하며, 맛집 탐색을 도와줍니다.
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.
