“인공지능의 역사는 길고 다양한 발전을 거치며, 이제는 우리 일상의 많은 부분에서 그 효과를 볼 수 있습니다. 그 중, ChatGPT와 같은 언어 모델은 기업과 개인이 그들의 능력을 향상시키고 수익을 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 ChatGPT를 활용하여 다양한 분야에서 수익을 얻을 수 있는 100가지 방법에 대해 구체적으로 소개하고, 각각의 세부사항을 깊이있게 탐구하겠습니다.” GPT를 활용해…
https://www.cloudbooklet.com/connect-llama-2-api/ How to build a Llama 2 chatbot Llama 2 is here – get it on Hugging Face Meta의 Llama 2와 데이터브릭스로 생성형 AI앱 구축하기 다양한 소스들로부터 데이터에 접근하고 조작할 수 있는 강력하면서도 사용하기 쉬운 API를 찾고 있다면, Llama 2에 관심이 있을 수 있습니다. Llama 2 API는 쿼리, 필터, 정렬, 집계, 그리고 데이터를 변형하는데 있어서…
가장 널리 사용되는 LLMs 중 두 가지, 즉 LLaMA 2와 GPT-4를 비교해보고자 합니다. 이들 모델이 어떤 것이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 모델이 여러분에게 가장 적합한지 판단하는데 도움이 될 내용을 다루도록 하겠습니다.
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 두 번째 부분입니다.
지난 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 떠오르는 기술에서 주류 기술로 성장했습니다. 이 블로그 게시물에서는 이러한 모델들이 해결할 수 있는 가장 일반적인 자연어 처리(NLP) 사용 사례들에 대해 탐구할 것입니다. 이것은 두 부분으로 이루어진 시리즈의 첫 번째 부분입니다.
여기서는 ‘BLOOM’이라는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 개요를 찾을 수 있습니다. BLOOM에 대한 실용적인 구현체들과 여러 가지 방법으로 접근하는 방법, 그리고 그것이 얼마나 비용이 드는지에 대해 알아보겠습니다.
거대 언어 모델의 지시사항 조정(instruction tuning)에 대해 더욱 깊이 있게 다룰 예정입니다. 그리고 효율적인 방법으로 미세 조정(fine-tuning)하는 방법에 대해서도 나중에 알아볼 것입니다. 우선 지시사항 미세조정(instruction fine-tuning)에 대해 살펴봅시다. 기본 모델은 세상에 대한 많은 정보를 미리 학습하게 됩니다. 그러나 우리의 프롬프트나 질문에 반응하는 방법은 반드시 알지 못합니다. 따라서 특정 작업을 수행하도록 지시할 때에는 반드시 반응하는 방법을…
How to use OpenAI ChatGPT Playground complete beginners guide 언어 모델링과 인공지능의 매력적인 영역을 탐색해 보았다면, OpenAI의 GPT 모델을 접하게 될 수 있습니다. 이 모델들은 이용할 수 있는 뛰어난 기능을 제공하지만, 만약 초보자라면 어디서부터 시작해야 할지 궁금할 수 있습니다. OpenAI GPT Playground를 살펴볼 예정입니다 – 언어 모델링의 힘을 이해하고 활용하는 데 도움이 되도록 설계된 귀중한…
Generative AI & LLMs 이번 강의에서는 큰 틀을 설정해 보려고 합니다. 대규모 언어 모델(LLM), LLM의 사용 사례, 모델이 어떻게 작동하는지, 프롬프트 엔지니어링, 창의적인 텍스트 출력을 만드는 방법, 그리고 생성 AI 프로젝트의 생명주기를 개요화하는 것에 대해 이야기할 것입니다. 이 강의에 관심이 있다면, 아마도 이미 생성 AI 도구를 시도해 보았거나, 시도해 보고 싶다는 것을 의미할 것입니다. 챗봇이든…
모델이 다음 단어 생성에 대한 최종 결정을 내리는 방식에 영향을 미치는 방법과 관련 구성 매개변수들을 살펴보겠습니다. Hugging Face 웹사이트나 AWS에서 LLM을 사용해 보셨다면, LLM이 어떻게 작동하는지 조정할 수 있는 이러한 컨트롤들을 접해 보셨을 것입니다. 각 모델은 추론 중에 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있는 일련의 구성 매개변수를 제공합니다. 이것들은 학습 시간 동안 학습되는 학습 매개변수와는…
