챗지피티가 처음 세상을 들썩이게 한 지도 어느덧 3년이 흘렀습니다. 처음엔 흥미로운 실험이자 기술적 장난감처럼 여겨졌지만, 이제는 분명히 현실에 깊이 들어왔습니다. AI 에이전트, AI 자동화, 자연어 인터페이스 등은 점점 더 많은 산업 현장에서 실제로 활용되기 시작했고, 그 발전 속도는 말 그대로 현기증이 날 정도입니다. AI는 단순히 기술 이상의 의미를 갖기 시작했습니다. 사회 전체의 생산성과 구조를 바꾸고…
Vicuna-13B는 사용자가 공유한 대화를 통해 LLaMA 모델을 미세조정하여 개발된 오픈 소스 챗봇입니다. 초기 평가에서는 GPT-4를 기준으로 Vicuna-13B가 OpenAI ChatGPT와 Google Bard의 품질의 90% 이상을 달성하며, 다른 모델들보다 90% 이상의 경우에서 더 나은 성능을 보였습니다. Vicuna의 훈련 비용은 대략 $300입니다.
데이터 기반 애플리케이션을 구축하는 과정은 많은 도전 과제를 동반합니다. 데이터 수집, 저장, 변환, 분석, 그리고 시각화까지의 과정은 일반적으로 다양한 도구와 기술을 필요로 하며, 이로 인해 개발 과정이 복잡해지고 유지보수 부담이 커질 수 있습니다. Preswald는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 오픈 소스 풀스택 데이터 애플리케이션 플랫폼입니다. 간결한 Python 및 SQL 코드만으로 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있도록…
AI 온라인 쇼핑몰은 고객의 쇼핑 경험을 개인화하여 추천과 검색을 최적화합니다. 데이터 분석을 통해 고객의 선호와 행동을 이해하며, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략을 구축합니다. 이러한 접근은 고객 만족도를 높이고, 쇼핑몰의 매출과 충성도를 증가시킵니다.
ChainForge는 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가 및 실험을 위한 오픈소스 시각 프로그래밍 환경입니다. ChainForge를 사용하면 코딩이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않은 상태에서 프롬프트와 텍스트 생성 모델의 견고성을 평가할 수 있습니다. 기능은 다음과 같습니다: UI 개요 이 페이지는 ChainForge의 사용자 인터페이스를 설명하며 툴바의 모든 버튼을 포함합니다. 아래에는 인터페이스의 스크린샷이 있습니다. 이 인터페이스는 사용자가 잘못되었다고 알려주면 채팅…
*How to fine tune your ChatGPT prompts? ChatGPT 상호작용의 결과가 프롬프트 미세조정에 크게 의존합니다. 이 글은 프롬프트를 미세조정하여 ChatGPT의 잠재력을 활용할 수 있도록 복잡한 부분을 해결하는 것을 목표로 합니다. 기본적으로 ChatGPT는 인간의 피드백으로 강화 학습을 통해 훈련된 transformer 아키텍처를 기반으로 하는 언어 모델을 사용합니다. 이런 고급 모델은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 통해 학습하고, 연속된 단어…
세맨틱 검색(Semantic search)과 검색 증강 생성(Retrieval-augmented generation, RAG)이 온라인 상호 작용을 재정의하는 시대에, 이런 발전의 기반이 되는 핵심 구성요소인 벡터 데이터베이스는 종종 간과됩니다. 대규모 언어 모델, RAG 또는 세맨틱 검색을 활용하는 어떤 플랫폼을 찾고 계신다면 이 글이 도움이 될 것입니다.
SvelteKit 프로젝트에 Tailwind CSS를 설정하는 가장 깔끔하고 공식적인 방법을 소개합니다. 최신 문서를 기준으로 정리했으며, 실제 코드와 설정 예시를 포함했습니다. ✅ 01. SvelteKit 프로젝트 생성 SvelteKit 프로젝트가 아직 없다면, 아래 명령어로 새로 만들어 주세요.공식 문서에서도 안내하는 가장 표준적인 방법입니다: ✅ 02. Tailwind CSS 설치 Tailwind CSS와 관련된 플러그인을 설치합니다. ✅ 03. Vite 설정 파일 수정 vite.config.ts…
OpenAI의 GPT 모델은 방대한 데이터로 사전 학습되어 있지만, fine-tuning을 통해 특정 도메인이나 태스크에 최적화할 수 있습니다. Fine-tuning을 위해서는 고품질의 데이터셋 준비, 적절한 하이퍼파라미터 설정, 그리고 체계적인 평가와 반복 개선이 필요합니다. OpenAI는 fine-tuning 워크플로우를 간소화한 API와 다양한 GPT 모델을 제공하고 있어, 개발자는 이를 활용해 자신만의 최적화된 AI 어시스턴트를 만들어갈 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.