LLM(Large Language Model)의 도입: 매칭 시스템의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
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.
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[논문]다중 모달 모델 GPT-4V의 탐구: 기능, 응용 및 미래 연구 방향
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…
ChatGPT Vision을 사용하여 프롬프트에 이미지를 사용할 수 있습니다
OpenAI의 제목은 인간화된 표현을 사용하지만, ChatGPT Vision은 실제로 볼 수 없습니다. 그러나 이는 이미지 입력을 처리하고 분석할 수 있어, 이런 능력이 인간의 두뇌가 할 수 있는 것과 상당히 유사하다고 느낄 수 있게 합니다. ChatGPT Vision은 OpenAI의 최신 발표로서, 생성적 AI 챗봇에 멀티모달(다양한 모드의) 능력을 부여합니다. ChatGPT Plus 구독자들은 iOS 또는 Android의 ChatGPT 앱에 이미지를 업로드할…
[논문]ReAct 프롬프팅: LLMs로부터 고품질 결과를 얻기 위한 프롬프팅 방법
ReAct Prompting: How We Prompt for High-Quality Results from LLMs | Chatbots & Summarization ReAct Prompting 프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLMs)로부터의 결과의 품질과 정확성을 향상시키는 방법을 찾는 것에 관한 것입니다. 최근 몇 개월 동안, 생각의 연쇄(chain-of-thought) 프롬프팅과 같은 발전은 프롬프트 엔지니어가 그들의 결과의 품질을 향상시키는 데 도움을 주었습니다. 이 글에서는 우리의 목표 상태 출력에 도달하는…
RAG에 대해 알기 전에는 LLM 앱을 만들지 마세요.
RAG는 LLMs를 보강하고 그들의 고유한 제한 사항 중 일부를 극복하기 위한 상대적으로 저렴하고 간단한 방법입니다. 그러나 실제로 RAG를 활용한 모델들은 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다. UI와 UX에 많은 주의를 기울여 사용자들에게 충분한 문맥을 제공하여 RAG를 활용한 모델이 그들에게 합리적인 답변을 제공하는지 판별할 수 있도록 해야 합니다.
로컬 문서를 사용한 개인 QA 애플리케이션 생성하기 – Llama-2 사용
LlamaIndex를 사용하여 로컬 문서에 대한 개인 QA 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 문서를 인덱싱하여 사용자의 질문에 실시간으로 응답하며, 모든 데이터는 사용자의 기기에서 개인적으로 처리되어 보안이 강화됩니다. 그러나 이 방식의 한계는 정확도와 데이터 공유의 어려움이며, 더 큰 모델과 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
McKinsey의 인사이트: AI와 생성 AI가 마케팅 및 판매를 어떻게 변화시키는가?
AI와 생성 AI는 마케팅 및 판매 분야에서 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 리더들은 개인화와 내부 판매 우수성의 발전을 활용하여 운영을 극대화하고 있습니다. 이러한 기술 변화에 대응하기 위해 산업은 어떻게 반응할 것인지가 관건입니다.
Gartner 전문가들이 기업을 위한 주요 생성형 AI 질문에 답합니다.
제너레이티브 AI를 시작하려면 적절한 교육, 도구, 그리고 프로젝트 목표 설정이 필요합니다. 제너레이티브 AI의 비용과 위험은 사용 사례와 규모에 따라 다르며, 그 사용에 대한 규제 및 윤리적 고려사항도 있습니다. Gartner의 예측에 따르면, 제너레이티브 AI의 활용은 다가오는 몇 년 동안 기업에 큰 영향을 미칠 것입니다.
전구 이후의 가장 큰 변화? 생성 AI가 AI 채택을 촉진시키는 세 가지 방법
생성 AI는 기술의 접근성을 높이고, AI 프레임워크와 가이드라인을 제공하여 안전하고 효과적인 사용을 도모합니다. 그러나 이 기술의 발전에 따라, 비판적 사고와 창의성이 약화될 위험이 있으므로, 인간의 판단력과 함께 사용하는 것이 중요합니다. 이 기술은 기업의 디지털 변혁 여정을 지원하며, 직원들이 디지털 우선 순위를 더욱 적극적으로 받아들이게 합니다.
신용 조합 PenFed의 AI 혁신: 고객 경험의 새로운 차원
Pentagon Credit Union (PenFed)는 고객과의 상호작용을 혁신하기 위해 생성 AI를 활용하고자 합니다.
PenFed는 내부 지원을 위해 AI 챗봇을 성공적으로 활용한 후, 이를 회원 서비스에 적용하며 디지털 채널과 데이터를 융합하려고 합니다.
코파일럿 접근법을 통해, PenFed는 AI를 안전하게 내부 직원 지원에 도입한 후 회원 서비스로 확장할 계획입니다.