OpenAI의 GPT Store: 창의적인 AI 창작물의 새로운 장
GPT Store에 자신의 GPT를 등록하기 위해서는 폭력적이거나 로맨틱한 내용을 금지하는 등의 기본 규칙을 준수해야 하며, 독특하고 사용자의 관심을 끌 수 있는 챗봇 개발이 중요합니다. 시장 조사와 인기도 파악을 통해, 사용자의 필요와 시장 동향을 반영하는 창의적이고 차별화된 GPT를 설계하는 것이 성공의 핵심입니다.
Read More
오픈소스 LLMs인 Llama 2와 Falcon을 사용하여 챗봇을 만드는 방법
이 블로그에서는 오픈소스 LLMs를 사용하여 챗봇을 만드는 방법을 배울 것입니다. 우리는 Lit-GPT와 LangChain을 사용할 것입니다. Lit-GPT는 튜닝과 추론을 위한 오픈소스 LLMs의 최적화된 모음입니다. 이는 Falcon, Llama 2, Vicuna, LongChat 및 기타 성능이 뛰어난 오픈소스 대형 언어 모델을 지원합니다.
맛집 추천 AI, 여러분의 미식 여정을 책임집니다! 🍜
사용자의 위치와 취향에 따라 맛집을 추천해주는 전문가입니다. 다양한 지역과 메뉴에 대한 상세한 정보를 제공하며, 맛집 탐색을 도와줍니다.
ChatGPT의 새로운 발전과 GPTs의 맞춤형 활용
OpenAI는 사용자 맞춤형 GPTs를 개발하여 ChatGPT의 기능을 확장하고, 다양한 사용 사례에 적용 가능하게 했습니다. ChatGPT Plus는 이제 더 최신 정보를 포함하고 사용자 경험을 개선했으며, 여러 기능을 한 곳에서 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.
프롬프트 및 프롬프트 엔지니어링
제목: 대화형 언어 모델의 이해와 활용 모델에 입력하는 텍스트를 ‘프롬프트’, 텍스트를 생성하는 것을 ‘추론(inference)’, 출력 텍스트를 ‘완성(completion)’이라 부릅니다. 프롬프트로 사용할 수 있는 텍스트 전체 또는 사용 가능한 메모리는 ‘컨텍스트 윈도우’라고 부릅니다. 이 모델이 뛰어난 성과를 보여주는 예시를 보셨겠지만, 모델이 원하는 결과를 처음에 바로 출력하지 못하는 경우가 종종 있습니다. 프롬프트의 언어나 작성 방식을 여러 번 수정하여…
위키피디아 웹 스크래핑: LLM 에이전트와 도구를 활용한 효율적인 정보 추출
LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
Generative configuration: 모델 제어 매개변수 요약
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…
5가지 웹 스크래핑 방법
LangChain과 대형 언어 모델(LLM)을 이용한 웹 스크래핑 방법 포함! 소개 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기술로, 데이터 수집과 분석을 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. 현대의 데이터 중심 사회에서 웹 스크래핑은 비즈니스, 연구, 개발 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 경쟁사 분석을 위해 가격 정보를 수집하거나, 시장 동향을 파악하기 위해 소셜 미디어 데이터를 수집하는…
LangChain의 문서 처리 전략: 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 맵 리랭크
LangChain은 스터핑, 맵리듀스, 리파인, 그리고 맵 리랭크와 같은 다양한 청킹 및 처리 전략을 사용하여 문서를 분석하고 요약합니다. 스터핑 전략은 직접적인 입력 처리를, 맵리듀스는 병렬 처리와 누적을, 리파인은 반복적인 정제를 통해, 그리고 맵 리랭크는 초기 프롬프트 실행과 점수 기반 재정렬을 통해 문서 처리를 최적화합니다. 이러한 전략들은 서로 다른 문서 분석 및 요약 요구 사항에 따라 LangChain에서 효율적으로 사용될 수 있습니다.
