대형 언어 모델(LLM)의 강력함: 텍스트 분석에서 추론까지
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.
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[논문]EmotionPrompt: LLM의 성능 향상을 위한 감정적 프롬프트의 연구
연구자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위해 감정적인 자극을 프롬프트에 포함시키는 EmotionPrompt 방식을 개발했습니다. 이 방식은 심리학에서 영감을 받아, 감정적 문장을 프롬프트에 추가하여 모델의 반응을 향상시켰습니다. 연구 결과, 네 가지 다른 LLM에서 여덟 가지 작업의 성능이 10% 이상 향상되었습니다. 이 연구는 인간-LLM 상호 작용을 향상시키기 위한 새로운 접근법을 제시하지만, 일반화와 효과성에 대한 추가 연구가 필요하다.
마켓플레이스 매칭에서 생성 AI를 활용하기
GrowthMentor가 자신의 제품 경험에 멘토와 멘티를 매칭하기 위해 생성적 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알아보십시오.
LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 자율 AI 에이전트 10선
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
Large Language Models and Where to Use Them: Part 1
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.
스타트업 마케팅과 커뮤니케이션 노력을 향상시키는 데 도움이 될 10가지 ChatGPT 프롬프트
ChatGPT는 AI 언어 모델로, 스타트업의 마케팅과 커뮤니케이션 능력을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 위한 프롬프트에는 비즈니스 소개, 미션 및 비전 개선, 구매자 페르소나 생성, 투자자 프레젠테이션 스크립트 작성, 엘리베이터 피치 생성, 독특한 판매 제안 작성, 소셜 미디어 최적화, 고객 추천 생성, 이메일 드립 캠페인 생성, 엑셀 시트에서 정보 추출 등이 있습니다. 이런 프롬프트를 사용하면, 스타트업의 마케팅과 커뮤니케이션 전략이 향상될 수 있습니다.
금융에서 ChatGPT를 사용하는 10가지 방법
ChatGPT와 같은 AI 언어 모델의 등장은 금융을 포함한 많은 분야에서 혁명적인 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 생성하여 통찰력을 제공할 수 있으며, 다양한 애플리케이션에서 활용될 수 있습니다.
이 글에서는 금융 운영 및 서비스를 개선하기 위해 ChatGPT를 사용할 수 있는 열 가지 방법과 ChatGPT를 비즈니스에 구현하는 방법에 대해 탐구합니다.
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…
LLM(Large Language Model)을 활용하여 방문자의 참여도와 페이지 체류 시간을 어떻게 증가시킬 수 있는가?
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.
생성형 AI를 활용한 콘크리트 구조물 균열 분석: 가능성과 한계
생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.