2025년, 콘텐츠 시장은 그 어느 때보다 다양한 기회와 도전으로 가득 차 있습니다. 콘텐츠 제작자들은 전통적인 수익 모델을 넘어 새로운 수익 창출 전략을 찾아야 하는 상황에 직면해 있습니다. 바로 이때, AI 수익화 도구가 중요한 역할을 하게 됩니다. AI 수익화 도구는 콘텐츠 제작자의 수익성을 극대화하고, 숨겨진 기회를 발굴하며, 보다 효율적인 수익 관리를 지원하는 혁신적인 기술입니다. 이번 글에서는…
AI 진로 상담 도우미는 학생들의 성향과 적성을 파악하여 개인화된 진로 정보를 제공하는 도구입니다. 심리 테스트, 퀴즈, 대화형 인터페이스를 통해 학생들의 궁금증을 해결하며, 이를 통해 적절한 직업이나 전공을 추천합니다. 이러한 도우미는 실시간 피드백과 개인화된 경험을 제공하여 진로 선택에 큰 도움을 줍니다.
대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.
생성 AI와 LLMs는 인간과 유사한 텍스트 생성과 이해에서 중요한 진전을 이루었지만, 저장 계층이라는 아직 탐구되지 않은 분야가 있습니다. 이 계층은 학습한 지식을 저장할 수 있는 저장소 역할을 할 수 있으며, AI 시스템이 정보를 생성뿐만 아니라 저장하고 검색할 수 있게 하여 더 다양하고 효과적인 시스템을 만들 수 있습니다.
쇼핑을 할 때, 어떤 제품이 나에게 가장 적합한지 어떻게 알 수 있을까요? 이것이 바로 개인화된 제품 추천의 중요성입니다. 쇼핑몰에서 우리에게 관련된 제품을 추천하는 이 기술은 무엇일까요?
GenAI Stack은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 애플리케이션에 통합하기 위한 엔드 투 엔드 프레임워크로, 데이터 처리의 복잡한 환경을 단순화하고, 환상 없는 AI 추론을 제공하여 실제 및 도메인 전문 지식에 기반한 출력을 보장합니다. 이 프레임워크는 AI 구동 검색 엔진, 지식 기반 Q&A, 감정 분석, 고객 지원 챗봇, 그리고 대량 문서의 정보 검색과 같은 다양한 사용 사례에서 활용할 수 있어, 개발자들이 AI의 잠재력을 효과적으로 활용하도록 돕습니다. GenAI Stack은 맞춤화와 제어를 제공하며, 기존 작업 흐름에 쉽게 통합하여 AI 개발 여정을 간소화하고 효율화합니다.
