AI 온라인 과외는 학생의 성향과 약점을 분석해 개인화된 학습 경험을 제공하며, 24시간 언제든지 학습이 가능합니다. 이러한 시스템은 지속적으로 데이터를 기반으로 자신을 개선하여 학습 효과를 극대화하려 노력합니다.

대형 언어 모델, 일명 LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 그 중에서도 LLM의 활용 가능성 중 하나는 매칭 시스템의 정확도 향상입니다. 그렇다면 LLM은 매칭 시스템에서 어떤 방식으로 사용되며, 어떻게 그 정확도를 향상시키는 역할을 할 수 있는지 알아봅시다.

쇼핑을 할 때, 어떤 제품이 나에게 가장 적합한지 어떻게 알 수 있을까요? 이것이 바로 개인화된 제품 추천의 중요성입니다. 쇼핑몰에서 우리에게 관련된 제품을 추천하는 이 기술은 무엇일까요?

AI로 운영하는 1인 SaaS 비즈니스 실전 가이드 “직원이 없어도 회사를 운영할 수 있다면?”이제는 상상이 아닌 현실입니다.실제로 한 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업이 단 4명의 인력만으로 총매출 100만 달러, 약 13억 원을 달성했고, **수익률은 무려 90%**에 달했습니다. 비결은 사람 대신 AI 도구를 적극 활용한 것이었습니다. 이 글에서는 해당 기업이 실제로 사용한 10가지 핵심 AI 도구를 소개하고, 각 도구가…

모델이 다음 단어 생성에 대한 최종 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 방법과 관련 구성 매개변수들을 살펴보겠습니다. Hugging Face 웹사이트나 AWS에서 LLM을 사용해 보셨다면, LLM이 어떻게 작동하는지 조정할 수 있는 이러한 컨트롤들을 접해 보셨을 것입니다. 각 모델은 추론 중에 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있는 일련의 구성 매개변수를 제공합니다. 이것들은 학습 시간 동안 학습되는 학습 매개변수와는…

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…