LLM(Large Language Model)의 도입: 매칭 시스템의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
대형 언어 모델, 일명 LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 주목을 받아왔습니다. 그 중에서도 LLM의 활용 가능성 중 하나는 매칭 시스템의 정확도 향상입니다. 그렇다면 LLM은 매칭 시스템에서 어떤 방식으로 사용되며, 어떻게 그 정확도를 향상시키는 역할을 할 수 있는지 알아봅시다.
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AI 프로젝트를 위한 최고의 10개 벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스와 벡터 라이브러리는 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 AI 애플리케이션에서 벡터 유사성 검색을 가능하게 합니다. 데이터베이스는 다양한 데이터 소스와 쿼리 기능을 제공하며, 라이브러리는 주로 벡터만을 다루고 기술적 전문성이 더 필요합니다. 선택 시에는 사용자의 특정 필요와 요구 사항, 그리고 데이터의 종류와 크기를 고려해야 합니다.
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.
Fine-tuning LLMs
Fine-tuning LLMs Tasks to finetune Before Fine-tuning (base or pretrained model) Fine-turning 지도 학습 과정은 지시 프롬프트(instruction prompts)를 사용하여 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 것을 포함합니다. 지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝의 한 분야로, 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 방법입니다. 이러한 과정에서 모델은 입력 데이터와 해당 레이블 사이의 관계를 학습하려고 시도합니다. “언어 모델(LLM)”은 텍스트 데이터를 처리하고…
Cognita RAG 시스템의 구조 및 작동 원리
Cognita는 데이터 로딩, 파싱, 임베딩을 통해 데이터를 벡터 DB에 인덱싱하고, 사용자 쿼리에 맞게 관련 문서를 검색하여 응답을 생성하는 과정을 자동화합니다.
생성 AI를 활용한 패션의 미래
Fashion Forward with Generative AI 소개 생성 AI를 활용한 패션의 진보는 창의적인 시너지의 여정을 시작합니다. 이것은 기술과 패션이 결합하는 새로운 시대를 공개하고 있습니다. 이 블로그는 패션에 대한 생성 AI의 극적인 영향을 밝혀내며, 무한한 혁신, 개인화된 경험, 그리고 지속 가능한 실천을 촉진합니다. 이 관점은 맞춤형 디자인과 트렌드 예측을 통해 패션의 본질을 바꾸게 됩니다. 이러한 진전은 윤리적인…
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.
LangFlow | LangChain을 사용하여 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 UI
LangFlow UI는 Python의 LangChain 프레임워크 기반으로 대용량 언어 모델과 애플리케이션을 만들기 위해 설계되었습니다. 사용자는 이 UI를 통해 모델과 프롬프트 템플릿을 연결하고, 애플리케이션을 구축한 후 JSON 파일로 내보내어 다른 사람과 공유할 수 있습니다. LangFlow는 빠른 프로토타이핑과 테스트를 가능하게 하여 대용량 언어 모델을 활용한 다양한 고급 애플리케이션의 개발을 촉진합니다.
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.
[논문]LLMs의 도구 창조 능력 강화: CREATOR 프레임워크
대규모 언어 모델(LLMs)의 도구 사용 능력은 현재의 API와 암시적 추론의 제한에 의해 제한됩니다. 이를 해결하기 위해 CREATOR라는 새로운 프레임워크가 제안되었으며, 이는 LLMs가 자체 도구를 창조하게 함으로써 성능을 향상시킵니다. CREATOR는 기존 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주며, 새로운 데이터셋인 Creation Challenge를 통해 LLMs의 도구 창조 능력의 중요성을 강조합니다. 이 연구는 LLMs의 잠재력을 극대화하고 AI 시스템을 발전시키는 방향으로 나아가는 것을 보여줍니다.