Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…
How LMQL, a Superset of Python, Helps Developers Use LLMs 이 블로그는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과의 상호작용에 있어 자연어의 한계에 대해 논의하고 있습니다. ETH Zürich의 박사과정 학생인 루카 부어러-켈너(Luca Beurer-Kellner)에 따르면, 자연어는 본질적으로 비공식적이고 덜 정확하다는 단점이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 부어러-켈너와 그의 동료들은 Language Model Query Language (LMQL)이라는 새로운 프로그래밍 언어를…
이 글에서는 OpenAI API를 사용하여 자신만의 챗봇을 훈련시키고 테스트하는 방법과, 그것을 전 세계와 공유할 수 있는 웹 앱으로 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.
How to Instruction Tune Code LLMs without GPT4 Data? Meet OctoPack: A Set of AI Models for Instruction Tuning Code Large Language Models [논문] OCTOPACK: INSTRUCTION TUNING CODE LARGE LANGUAGE MODELS 큰 언어 모델(LLM)의 사용성 및 전체 성능은 지시어를 통해 제공된 다양한 언어 작업을 미세 조정함으로써 향상될 수 있다는 것이 증명되었습니다 (instruction tuning). 시각, 청각,…
How to Build an Intelligent QA Chatbot on your data with LLM or ChatGPT How to deploy a LLM chatbot LLM(대규모 언어 모델)에 의해 강화된 지능형 챗봇의 세계를 소개합니다. 이 글에서는 조직의 질문 응답 챗봇에 LLM을 원활하게 통합하는 방법에 대해 깊이 다루겠습니다. 고수준의 시스템 디자인 요소와 코드 구현의 세세한 부분까지 깊숙이 소개합니다. 여러분의 Postgres 데이터베이스를…
이 블로그에서는 오픈소스 LLMs를 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 배울 것입니다. 우리는 Lit-GPT와 LangChain을 사용할 것입니다. Lit-GPT는 튜닝과 추론을 위한 오픈소스 LLMs의 최적화된 모음입니다. 이는 Falcon, Llama 2, Vicuna, LongChat 및 기타 성능이 뛰어난 오픈소스 대형 언어 모델을 지원합니다.
Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
5 ChatGPT Prompts To Implement The 4-Hour Workweek In Your Business 팀 페리스의 책 “The 4-Hour Workweek”는 2007년에 처음 출판되었으며 베스트셀러 목록에 4주 동안 올랐습니다. 이후 2백만 부 이상 팔리고, 40개 국어로 번역되어 계속해서 많은 사람들의 삶을 변화시키고 있습니다. 바쁜 전문가들을 위한 라이프 스타일 디자인의 첫 시도에서 페리스는 보충제 회사에서 14시간 동안 일하면서 회사 자동화와…
기술적 발전에 따라 인공 지능, 특히 대규모 언어 모델과 생성적 AI는 비즈니스 문제 해결에서 중요한 역할을 하고 있습니다. OpenAI와 같은 기업들은 AI의 상용화와 이용을 단순화하고 확장시켰습니다. 그러나 이러한 AI 기술은 도덕적, 법적 문제와 데이터 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 위험에도 불구하고, 기업들은 AI의 잠재력을 탐구하며, 적절한 관리와 실행을 통해 그 장점을 활용하고 있습니다.
생성적 AI는 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 여기 AI와 기계 학습이 데이터 저장, 구조화, 쿼리 방식을 변화시키는 10가지 방법이 있습니다.
