LLM으로 텍스트를 가공하는 다양한 방법

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…

Read More

거대 언어 모델을 활용한 텍스트 요약: 전자상거래 리뷰를 효과적으로 이해하기

“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.”

Read More

자사고 면접 기출문제 분석과 준비 방법

자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서 기출문제를 분석하는 것은 학생들의 자신감 향상과 면접 대비에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자사고 면접 기출문제와 그 준비 방법을 알아보겠습니다. 1. 휘문고 면접 기출 예시 휘문고 면접에서는 주로 학생들의 독서 경험과 그에 따른 사고력을 평가하는 질문이 출제되었습니다. 예를 들어, 다음과…

Read More

Generative AI project lifecycle

Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.

Read More

대규모 언어 모델로 ‘다음 최선의 행동’을 위한 추천 시스템 구동하기

추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.

Read More

간호사를 위한 ChatGPT 프롬프트

간호사는 환자의 직접적인 치료와 돌봄에서 핵심 역할을 하며, 다양한 상황에서 신속하고 정확한 의사 결정이 요구됩니다. 아래 제시된 프롬프트들은 간호사가 환자 관리, 의료 기기 사용, 응급 상황 대응, 그리고 감염 제어와 관련하여 자주 마주치는 상황들에 대한 대응 방법을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.

Read More

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.

Read More