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….
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 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.
MetaGPT는 대형 언어 모델을 활용한 다중 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 프로젝트 관리 기능과 코드 생성 능력을 결합하여 복잡한 작업을 자동화합니다. MetaGPT의 아키텍처는 기초 구성 요소 계층과 협업 계층으로 나뉩니다. 이 시스템은 지식 공유와 표준화된 운영 절차(SOPs)를 통해 에이전트 간의 협업을 효율적으로 관리합니다.
AI Fees Up to 15x Cheaper for English Than Other Lang OpenAI GPT-3.5 Turbo와 GPT-4 비용 및 출력 결과 비교 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 사용하는 언어는 그 비용에 큰 영향을 미치며, 영어 사용자와 e다른 언어 사용자 사이에 AI 격차를 만들 수 있습니다. 최근의 연구에 따르면, OpenAI와 같은 서비스가 서버 비용을 측정하고 청구하는 방식…
RAG는 자연어 처리(NLP)의 특정 영역에서 사용되는 기술입니다. 이 기술은 주로 정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation)을 결합하여 보다 효과적인 모델을 만드는 데 사용됩니다. 이런 모델은 보통 검색 엔진, 챗봇, 질문 응답 시스템 등에 응용됩니다.
생성 AI와 LLMs는 인간과 유사한 텍스트 생성과 이해에서 중요한 진전을 이루었지만, 저장 계층이라는 아직 탐구되지 않은 분야가 있습니다. 이 계층은 학습한 지식을 저장할 수 있는 저장소 역할을 할 수 있으며, AI 시스템이 정보를 생성뿐만 아니라 저장하고 검색할 수 있게 하여 더 다양하고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.
“Chain of Density (CoD)” 프롬프트는 자동 텍스트 요약을 향상시키기 위한 방법론입니다. 이 프롬프트는 GPT-4와 같은 큰 언어 모델을 사용하여 요약의 ‘밀도’를 조절합니다. 초기에는 간단한 요약을 생성하고, 이후에 중요한 정보를 점차 추가합니다. 연구 결과에 따르면, CoD 프롬프트를 사용한 요약은 인간 평가자에게 더 선호되며, 인간이 작성한 요약에 가까운 밀도를 가집니다. 이 방법은 요약이 적절한 수준의 정보를 제공하도록 도와줍니다.
LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMa와 같은 모델을 기반으로 합니다. 이러한 에이전트들은 환경을 인식하고 목표를 달성하기 위해 행동하며, 인간이나 다른 에이전트와 의사소통할 수 있습니다. 주목할 만한 LLM 기반 자율 AI 에이전트는 다음과 같습니다