OpenAI의 제목은 인간화된 표현을 사용하지만, ChatGPT Vision은 실제로 볼 수 없습니다. 그러나 이는 이미지 입력을 처리하고 분석할 수 있어, 이런 능력이 인간의 두뇌가 할 수 있는 것과 상당히 유사하다고 느낄 수 있게 합니다. ChatGPT Vision은 OpenAI의 최신 발표로서, 생성적 AI 챗봇에 멀티모달(다양한 모드의) 능력을 부여합니다. ChatGPT Plus 구독자들은 iOS 또는 Android의 ChatGPT 앱에 이미지를 업로드할…
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
Catching up on the weird world of LLMs 일요일에 North Bay Python에서 나는 ChatGPT, Google Bard, Llama 2와 같은 도구의 기반이 되는 기술인 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 최근 몇 년 동안의 발전을 요약하려고 노력했습니다. 내 목표는 이 분야에 완전히 푹 빠져 있지 않은 사람들이 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 도와주는 것이었습니다….
여기서는 ‘BLOOM’이라는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 개요를 찾을 수 있습니다. BLOOM에 대한 실용적인 구현체들과 여러 가지 방법으로 접근하는 방법, 그리고 그것이 얼마나 비용이 드는지에 대해 알아보겠습니다.
지루한 작업, 무거운 관리 업무, 여러분의 열정을 부추기지 않는 일들. 이런 일들이 사라지면, 오직 여러분만이 할 수 있는 작업에 집중할 수 있습니다. 여러분은 그렇게 세상을 바꾸는 데 자유롭게 됩니다.
ChatGPT API를 이용해 시스템을 구축하는 것은 모델에 프롬프트를 보내고 응답을 받는 것 이상의 과정을 필요로 합니다. 사용자 경험을 보장하기 위해 여러 단계의 신중한 계획, 구현, 관리를 요구합니다. 다음은 간략화된 단계별 과정입니다: ChatGPT API를 효과적으로 사용하고 신중하게 시스템의 워크플로우에 통합함으로써, 대규모 언어 모델의 힘을 이용한 상호작용적이고 매력적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Language Models, the Chat Format…
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 세계와 안전하게 소통할 수 있도록 해주는 표준화된 통신 방식입니다. 이해하기 쉽게 설명해 드리겠습니다. MCP의 기본 개념 및 역할 MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스나 도구를 연결해주는 “다리” 역할을 합니다. 이것을 컴퓨터 세계의 “USB 포트”에 비유할 수 있습니다: MCP의 주요 구성 요소 MCP는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다: 작동…
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.
LLM (Large Language Model) 기반 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 기법과 생명 주기에 대해 깊이 있는 가이드를 제공합니다. 초기 범위 정의에서 시작하여 모델 선택, 성능 평가, 미세 조정, 인프라스트럭처 배포 및 최적화에 이르기까지 프로젝트의 모든 단계를 다룹니다. 추가로, 효과적인 평가 방법, 인간의 선호도와 일치하는 모델의 동작을 보장하는 방법, 그리고 LLM의 한계를 극복하는 기법에 대해 설명합니다. 이는 프로젝트를 수행하는 동안 중요한 결정을 내리고, 잠재적 어려움을 극복하며, 필요한 인프라를 개발하고 배포하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 가이드입니다.
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.
