LLM 에이전트, 도구, 함수 호출을 활용하여 위키피디아에서 노래 메타데이터를 추출하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. LangChain 프레임워크를 통해 GPT 3.5 Turbo 모델과 위키피디아 API를 연결하고, 사용자 정의 프롬프트와 출력 파서를 정의하여 원하는 정보를 구조화된 형식으로 추출할 수 있었습니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성이 높아 다양한 데이터 소스와 추출 태스크에 적용할 수 있는 강력한 도구이지만, LLM의 한계와 비용 등의 고려 사항도 존재합니다.
ChatGPT는 OpenAI에서 개발된 AI 도구로, 대학생들의 학업과 생활에 다양한 지원을 제공할 수 있습니다. 학업 향상, 시간 관리, 대인 관계 문제, 스트레스 관리 등 여러 주제에서 도움을 받을 수 있으며, 이를 통해 대학생활을 더 즐겁고 효과적으로 만들 수 있습니다. ChatGPT는 학습 자료 추천, 과제 도움, 동아리 활동 조언 등 다양한 방면에서 대학생들의 좋은 파트너가 될 수 있습니다.
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….
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…
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.
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
어시스턴트 API는 여러분의 애플리케이션 내에서 AI 어시스턴트를 구축할 수 있게 해줍니다. 어시스턴트는 지시사항을 가지고 있으며, 모델, 도구, 지식을 활용하여 사용자의 질문에 답변할 수 있습니다. 현재 어시스턴트 API는 세 가지 유형의 도구를 지원합니다:
생성적 AI는 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 여기 AI와 기계 학습이 데이터 저장, 구조화, 쿼리 방식을 변화시키는 10가지 방법이 있습니다.
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.