자율 에이전트는 현재 생성형 AI의 가장 핫한 트렌드 중 하나로 빠르게 부상하고 있습니다. 그것이 완전히 해결된 문제나 주류 트렌드는 아니지만, 자율 에이전트는 기반 모델 영역에서의 새로운 전선으로 널리 인정받고 있습니다. 이 영역에서의 연구와 프레임워크가 계속해서 등장하고 있고, 그 중에서도 최근에 발표된 가장 주목할만한 작업은 Microsoft Research의 AutoGen 프로젝트입니다.
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…
테크놀로지 레이더는 전 세계 Thoughtworkers의 실질적인 경험에 기반하여 도구, 기술, 플랫폼, 언어, 그리고 프레임워크에 대한 현황을 담고 있습니다. 연간 두 번 발표되며, 현재 세계가 소프트웨어를 어떻게 제작하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
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.
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?
실시간 대화를 통한 LLM 챗봇은 고객 응대에서 효율적으로 활용되며, 24/7 서비스를 제공하고 일관된 응답을 유지하여 고객 만족도를 높입니다. 또한, 고객 의견을 분석하여 비즈니스 개선에 도움이 되며, 현대 비즈니스에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.
지루한 작업, 무거운 관리 업무, 여러분의 열정을 부추기지 않는 일들. 이런 일들이 사라지면, 오직 여러분만이 할 수 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 여러분은 그렇게 세상을 바꾸는 데 자유롭게 됩니다.
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.
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.
The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) PDF Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models 초록 대형 다중 모달 모델(LMM, Large multimodal models)은 시각적 이해와 같은 다중 감각 능력을 가진 대형 언어 모델(LLMs, large language models)을 확장하여 더욱 강력한 일반 지능을 달성합니다. 이 논문에서는 GPT-4V(ision)1과 같은 최신 모델을 분석하여 LMM에 대한…
