LLM 출력 파싱: 함수 호출 vs. LangChain
LLM 기반 애플리케이션의 출력을 통제하기 위한 방법에는 여러 가지가 있습니다. OpenAI의 Function Calling 기능은 출력을 일관되게 제공하는 반면, LangChain은 다양한 LLM과 출력 형식을 지원하며 유연성이 특징입니다. 선택은 사용하는 모델, 출력 형식, 그리고 특정 문제의 요구사항에 따라 달라질 수 있습니다.
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파인튜닝과 의미론적 검색의 선택
파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.
전문가 참여형 생성 AI: 창의성의 새로운 시대
A New Era of Creativity: Expert-in-the-loop Generative AI at Stitch Fix 최근 몇 년 동안 생성 AI는 주목받고 인기를 얻고 있습니다. deep learning algorithms의 발전과 이전에 상상조차 할 수 없었던 양의 데이터로 훈련되면서, 생성 AI는 이미 많은 실제 사용 사례에 기여하고 있습니다. DALL-E 2와 Midjourney와 같은 시스템으로 현실같은 이미지를 만들어내는 것부터 ChatGPT로 인간 같은 반응을…
우리가 생성 AI로 개인 스타일링을 혁명적으로 바꾸는 방법
How We’re Revolutionizing Personal Styling with Generative AI 많은 회사들이 AI 전략을 정의하기 시작하는 단계에 머물러 있지만, Stitch Fix는 처음부터 데이터 과학에 기반을 두고 있습니다. 우리의 믿음은 사람과 기계가 함께 일할 때 더 효과적이라는 것이며, 우리는 비즈니스 전반에 걸쳐 그들의 독특한 강점과 능력을 활용합니다. AI와 ML 모델은 고객의 스타일링부터 물류, 재고 관리, 제품 설계에 이르기까지…
생성 AI를 활용한 패션의 미래
Fashion Forward with Generative AI 소개 생성 AI를 활용한 패션의 진보는 창의적인 시너지의 여정을 시작합니다. 이것은 기술과 패션이 결합하는 새로운 시대를 공개하고 있습니다. 이 블로그는 패션에 대한 생성 AI의 극적인 영향을 밝혀내며, 무한한 혁신, 개인화된 경험, 그리고 지속 가능한 실천을 촉진합니다. 이 관점은 맞춤형 디자인과 트렌드 예측을 통해 패션의 본질을 바꾸게 됩니다. 이러한 진전은 윤리적인…
프롬프트 엔지니어링: AI를 속여서 문제를 해결하는 방법
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
ChatGPT로 사진촬영을 배우는 방법
이 가이드는 여러분이 ChatGPT를 이용해 사진촬영을 어떻게 배울 수 있는지 보여주기 위해 설계되었습니다. 기술이 우리 삶의 모든 부분에 스며들어 있는 시대에서, 사진 분야도 변화하는 모습을 목격했습니다. 어두운 방에서 몇 시간 동안 작업하거나 비싼 워크샵에 참석하는 것이 사진촬영을 마스터하는 것을 의미했던 시절은 지났습니다.
LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 PDF
LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 Chapter 1: Taking a Case Study Approach 우리의 사례 연구는 고객 생애 주기의 각 단계인 획득, 유지, 참여, 그리고 되찾기를 다룰 것이며, MarTech 부문 내에서 제너레이티브 AI의 네 가지 독특한 응용에 중점을 둘 것입니다. 각 사례 연구에 대해 외부 API와 자체 호스팅된 모델을 사용하여 생성 비용을 추정할 것입니다….
LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드
이 연구는 생성 AI 구현 비용에 중점을 둡니다. 실제 사용 사례, 비용 분석, 비용 절감 전략, 그리고 지속 가능한 구현에 대한 로드맵을 통해 AI 통합의 복잡성을 다룹니다. 이를 위해 특정 사용 사례에 대한 비용을 추정하기 위한 도구도 제공됩니다.
MetaGPT를 활용한 혁신적 멘토-멘티 매칭 플랫폼 개발 과정
metaGPT를 활용하여 Generative AI 기반의 멘토-멘티 매칭 웹 사이트를 개발하는 프로젝트를 계획하였습니다. 이 웹 사이트는 사용자의 도전과 문제점을 기반으로 개인화된 멘토 제안을 제공하며, 경쟁 제품 분석, 요구사항 정의, UI 디자인, 및 구현 접근법 등의 단계를 포함합니다.