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.
LangChain과 대형 언어 모델(LLM)을 이용한 웹 스크래핑 방법 포함! 소개 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 기술로, 데이터 수집과 분석을 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. 현대의 데이터 중심 사회에서 웹 스크래핑은 비즈니스, 연구, 개발 등의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, 경쟁사 분석을 위해 가격 정보를 수집하거나, 시장 동향을 파악하기 위해 소셜 미디어 데이터를 수집하는…
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.
언어 모델 응용 프로그램(LLM)을 구축할 때 선택할 수 있는 여러 접근 방식에는 프롬프트 엔지니어링, 검색 증강 생성(RAG), 그리고 파인 튜닝이 있습니다. 각 접근 방식은 특정 작업의 성격, 훈련 데이터의 유무, 그리고 품질, 비용, 지연 시간 등에 따라 장단점이 있습니다. 일련의 질문을 통해 사용 사례에 가장 적합한 방법을 결정할 수 있으며, 이러한 방법들은 상호 보완적으로도 작동할 수 있습니다.
추천 시스템은 Netflix와 Amazon 같은 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 개인화하는 데 큰 역할을 합니다. 이러한 시스템은 복잡한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자의 행동, 선호도, 상호 작용을 분석하고 개인화된 추천을 생성합니다. 추천 시스템은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있습니다.
New ChatGPT Prompt Engineering Technique: Program Simulation 프롬프트 엔지니어링 분야는 다양한 레벨에서 매우 흥미로운 것들을 제공합니다. Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Based, N-shot, Few-shot, 그리고 Flattery/Role Assignment 같은 창의적인 전략을 포함하여, 이러한 기술은 다양한 요구에 맞게 프롬프트를 맞춤화하는 데 사용됩니다. 이러한 메서드들은 각각 다양한 장점과 한계를 가지고 있지만, 대화형 에이전트로부터 더 신뢰할 수 있거나 전문화된 출력을 생성하는 공통의…
거대 언어 모델의 지시사항 조정(instruction tuning)에 대해 더욱 깊이 있게 다룰 예정입니다. 그리고 효율적인 방법으로 미세 조정(fine-tuning)하는 방법에 대해서도 나중에 알아볼 것입니다. 우선 지시사항 미세조정(instruction fine-tuning)에 대해 살펴봅시다. 기본 모델은 세상에 대한 많은 정보를 미리 학습하게 됩니다. 그러나 우리의 프롬프트나 질문에 반응하는 방법은 반드시 알지 못합니다. 따라서 특정 작업을 수행하도록 지시할 때에는 반드시 반응하는 방법을…
프롬프트 엔지니어링은 개발자가 응용 프로그램을 구축하는 새로운 방법으로, 여러 가지 기술을 활용하여 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 성능을 최적화할 수 있습니다. LangChain 같은 라이브러리를 이용하면, 개발자들은 이러한 모델을 활용하여 사용자 친화적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 그러나 프롬프트 엔지니어링에는 LLM에 의존적이라는 제한점이 있고, 이로 인해 발생하는 컴퓨팅 및 재정 비용을 고려해야 합니다.
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.
중소기업과 소상공인에게 맞춤형 정책자금 정보와 신청 안내를 제공합니다. 이 AI는 18.7조 원 규모의 정책자금 공급 계획과 접수 방법을 포함해 금융 지원에 필요한 모든 정보를 한눈에 제공합니다.
