이 글은 LLM이 다양한 포맷으로 입력을 변환하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 예를 들어, 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 번역하거나 철자 및 문법 오류를 수정하는 작업을 말합니다. 이러한 기능은 채팅봇(ChatGPT)에서 일반적으로 사용됩니다. 또한 이 글은 번역 작업, 톤 변환, 다른 형식으로 변환, 철자 및 문법 검사 등에 대한 구체적인 예제를 제공합니다. 모든 이러한 예제는 언어…

대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.

“OpenAI의 LLM를 활용하여 대량의 텍스트, 예를 들어 제품 리뷰를 짧게 요약하는 방법을 설명합니다. 요약의 목적에 따라 프롬프트를 수정해 원하는 정보를 추출하며, 특정 부서의 피드백을 위한 요약 생성도 가능합니다. 이를 통해 고객의 의견을 빠르고 효과적으로 이해하며, 필요한 피드백을 제공할 수 있습니다.”