두 달 새 15%→65%…챗GPT 시대, 잘나가는 AI 회사 전략은?
세계 최대 벤처캐피털(VC) 중 하나인 세쿼이아 캐피털이 최근 흥미로운 보고서를 내놨습니다. 챗GPT 열풍이 분 이후 회사들이 거대언어모델(LLM)을 어떻게 쓰고 있는지에 대한 현황 보고입니다. 포트폴리오 회사 중 33곳을 대상으로 조사한 결과인데요. 불과 두 달 새 LLM을 적용한 앱을 만든 회사의 비중이 15%에서 65%로 급등했다고 합니다. 이창수 올거나이즈 대표가 한경 긱스(Geeks)에 이 보고서에 대한 분석과 함께 잘나가는 AI 회사의 기술 전략을 전해왔습니다.
How to Draw Graphs, Charts, and Diagrams in ChatGPT
ChatGPT는 논문을 쓰는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 다른 작업에도 사용할 수 있지만, ChatGPT에서 그래프, 차트, 다이어그램을 만들 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 네, 플러그인의 도움으로 ChatGPT를 사용하여 다양한 스타일과 형태로 데이터를 시각화할 수 있습니다. 무료 ChatGPT 사용자들도 복잡한 개념을 이해하기 위해 복잡한 다이어그램을 만들 수 있다는 것을 언급하지 않을 수 없습니다. 그럼 이제 ChatGPT를 사용하여 그래프와 다이어그램을 그리는 방법을 배워봅시다.
OpenAI’s Code Interpreter Lets ChatGPT Play Data Scientist
New tool lets ChatGPT execute code, not just generate it
WormGPT Is a ChatGPT Alternative With ‘No Ethical Boundaries or Limitations’
이메일 보안 제공업체 SlashNext에 따르면, WormGPT의 개발자는 이 챗봇에 대한 접근 권한을 판매하고 있으며, 이는 해커들이 악성 소프트웨어와 피싱 공격을 생성하는 데 도움이 될 수 있다고 합니다.
Here’s 9 ways to turn ChatGPT Plus into your personal data analyst with the new Code Interpreter plug-in
- OpenAI는 최근 Python을 이용해 질문에 답변하는 ChatGPT의 최신 플러그인인 ‘Code Interpreter’를 출시했습니다.
- Insider는 베타 플러그인을 테스트하는 사용자들의 반응을 보기 위해 Twitter, LinkedIn, 그리고 YouTube 게시물을 리뷰했습니다.
- 다음은 데이터 분석부터 게임 제작에 이르기까지 ‘Code Interpreter’를 이용한 ChatGPT Plus 사용자들의 9가지 방법입니다.
How to fine tune your ChatGPT prompts?
ChatGPT 상호작용의 효과는 크게 프롬프트의 섬세한 조정에 의존합니다. 이 포괄적인 가이드는 프롬프트를 섬세하게 조정하여 이 혁명적인 도구의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 그 복잡성을 풀어내는 데 목표를 두고 있습니다.
AI 코딩 도구 이렇게 쓰면 효과↑···개발자 9명이 전하는 AI 프로그래밍 활용 팁
AI와 함께 하는 페어 프로그래밍은 누군가에게는 기회를, 다른 누군가에게는 악몽을 안겨줄 수 있다. 인포월드는 마침 9명의 개발자를 만나 생성형 AI를 어떻게 프로그래밍에 접목하고 있는지 알아보았다.
獨 세레악트, 물류산업용 로봇 트랜스포머 ‘픽GPT’ 출시
독일 세레악트(Sereact)는 챗GPT에 사용되는 것과 유사한 대규모 언어 모델(LLM)에 독자적 컴퓨터 비전 기술을 결합, 로봇 트랜스포머인 ‘픽GPT’를 만들었다고 발표했다. 이는 물류창고에서 인간과 로봇 간 직접적 의사소통을 도우며, 물품 인식과 식별을 통한 반품자동화까지 가능케 한다.
“하나의 모델이 만능은 아니다” 챗GPT를 대체할 만한 14가지 LLM
대부분 기업 경영진은 인공지능(AI)을 미래로 보고 있으며 많은 기술 리더는 챗GPT를 AI와 동의어로 여긴다. 그러나 오픈AI의 대표적인 프로젝트 챗GPT가 유일한 LLM(Large Language Model)은 결코 아니며, 소프트웨어 프로젝트 또는 영역에 따라서는 최선의 선택이 아닐 수도 있다. 새로운 경쟁자들이 거의 매일 등장한다. 지구를 해방시킬지 파괴할지는 모르겠지만, 모두가 다음 세대의 AI 툴을 만들고 싶어 하는 듯하다.
OpenLLM
With OpenLLM, you can run inference with any open-source large-language models, deploy to the cloud or on-premises, and build powerful AI apps.
State-of-the-art LLMs: built-in supports a wide range of open-source LLMs and model runtime, including StableLM, Falcon, Dolly, Flan-T5, ChatGLM, StarCoder and more.
Flexible APIs: serve LLMs over RESTful API or gRPC with one command, query via WebUI, CLI, our Python/Javascript client, or any HTTP client.
Freedom To Build: First-class support for LangChain, BentoML and Hugging Face that allows you to easily create your own AI apps by composing LLMs with other models and services.
Streamline Deployment: Automatically generate your LLM server Docker Images or deploy as serverless endpoint via BentoCloud.
Bring your own LLM: Fine-tune any LLM to suit your needs with LLM.tuning(). (Coming soon)
Open LLMs
These LLMs (Large Language Models) are all licensed for commercial use (e.g., Apache 2.0, MIT, OpenRAIL-M). Contributions welcome!
FastChat
FastChat is an open platform for training, serving, and evaluating large language model based chatbots. The core features include:
- The weights, training code, and evaluation code for state-of-the-art models (e.g., Vicuna, FastChat-T5).
- A distributed multi-model serving system with web UI and OpenAI-compatible RESTful APIs.
10 ChatGPT prompts to help you improve your startup’s marketing and communication efforts
오늘날의 역동적인 비즈니스 생태계에서 스타트업의 마케팅 및 커뮤니케이션 노력의 전체 잠재력을 활용하는 것은 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다. 다행히도 인공지능의 급속한 발전은 창업자와 마케터들을 위한 환경을 혁신적으로 바꾸었고, 몇 초 만에 이를 수행할 수 있는 새로운 가능성을 제공하고 있습니다.
How to easily install a cloud service at home in an hour or less
Linux belongs on your home network, and setting up an on-premises cloud is simpler than you’d think.
‘RPA에 AI 더하기’··· IA 선도 기업 3곳의 조언
로봇 프로세스 자동화(RPA)와 AI를 결합해 큰 이점을 누리고 있는 엔터프라이즈 IA(Intelligent Automation) 선구자들이 있다. 이들이 전사적으로 IA를 도입하기 위해 사용한 자동화 전략을 살펴본다.
- 구매 주문서나 송장과 같은 반정형 문서를 캡처하고 변환하는 데 AI를 사용
- 고객이 전화를 걸어오면 IVR 시스템이 요청을 받아서 고객이 작성할 수 있도록 보안 웹 양식을 전송하는 봇을 작동시킨다. 양식이 제출되고 양도 준비가 완료되면 봇이 고객에게 연락하여 최종 확인을 받는다
- IDP는 네이티브 AI를 사용하여 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대해 모든 유형의 비즈니스 문서에서 빠르고 정확하게 데이터를 추출한다. 우리의 작업이 더 전통적인 양식 기반 문서에서 비정형 이메일 통신에 이르기까지 다양한 형태의 콘텐츠에 걸쳐 있기 때문에 아주 요긴하다
- 챗봇 JAIDA(J&J AI 디지털 어시스턴트)는 300개 이상의 의도를 이해하고 사용과 사용자 피드백을 통해 지속적으로 학습하고 있다. 이를 통해 고객 센터 직원들이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되고 직원들은 보다 의미 있는 업무에 집중할 수 있게 된다
- 봇에 AI 지원을 권장하고 추진할 수 있는 자동화된 기능을 개발하라. 생성형 AI는 봇의 가치를 높일 수 있는 엄청난 이점과 방법이라는 것이 입증되고 있다
Want to build your own AI chatbot? Say hello to open-source HuggingChat
ChatGPT가 AI 보도를 주도하고 있을지라도, 만약 당신이 초고수라면 HuggingChat과 몇 가지 다른 도구를 사용하여 자신만의 챗봇을 만들 수 있습니다.
- Chat UI
- ChatGPT – but Open Sourced | Running HuggingChat locally (VM) | Chat-UI + Inference Server + LLM
- Running HuggingChat locally (VM)
AI, 인간 능력 뛰어넘으려면 30~50년은 걸릴 것
‘AI 4대 구루’ 앤드루 응 방한, 카카오서 강연
응 교수는 챗GPT를 비롯한 AI 기술 혁명의 기초가 되는 기술을 개발했던 인물로, 요슈아 벤지오(몬트리올대), 제프리 힌턴(토론토대), 얀 르쿤(뉴욕대) 교수와 함께 AI의 세계 ‘4대 구루(guru·권위자)’로 꼽힌다.
AutoChain
거대 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)은 다양한 텍스트 생성 작업에서 엄청난 성공을 거두었으며, 개발자들이 자연어로 표현된 목표를 바탕으로 생성 에이전트를 구축할 수 있게 해줍니다.
그러나 대부분의 생성 에이전트는 특정 목적에 맞게 많은 맞춤화가 필요하며, 기존의 도구와 프레임워크를 사용하여 다양한 사용 사례를 지원하는 것은 때때로 압도적일 수 있습니다. 따라서 맞춤형 생성 에이전트를 만드는 것은 여전히 매우 도전적인 작업입니다.
게다가, 일반적으로 다양한 시나리오를 수동으로 시도하는 방식으로 진행되는 이러한 생성 에이전트의 평가는 매우 수동적이고 반복적이며 비용이 많이 드는 작업입니다.
AutoChain은 LangChain과 AutoGPT에서 영감을 받아 이 두 문제를 모두 해결하기 위해 경량화되고 확장 가능한 프레임워크를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 개발자들은 사용자 정의 도구를 사용하여 자신의 에이전트를 LLMs로 만들고, 시뮬레이션된 대화를 통해 다양한 사용자 시나리오를 자동으로 평가할 수 있습니다. LangChain의 경험 많은 사용자라면 AutoChain이 비슷하지만 더 간단한 개념을 공유하고 있어 쉽게 탐색할 수 있을 것입니다.
이 프레임워크의 목표는 에이전트 맞춤화와 평가를 간소화함으로써 생성 에이전트에 대한 빠른 반복을 가능하게 하는 것입니다.
Claude AI and ChatGPT are both AI language Models that can Generate Human-like Responses
