How to use OpenAI ChatGPT Playground complete beginners guide 언어 모델링과 인공지능의 매력적인 영역을 탐색해 보았다면, OpenAI의 GPT 모델을 접하게 될 수 있습니다. 이 모델들은 이용할 수 있는 뛰어난 기능을 제공하지만, 만약 초보자라면 어디서부터 시작해야 할지 궁금할 수 있습니다. OpenAI GPT Playground를 살펴볼 예정입니다 – 언어 모델링의 힘을 이해하고 활용하는 데 도움이 되도록 설계된 귀중한…
파인튜닝과 의미론적 검색은 자연어 처리에서의 서로 다른 접근법을 제시한다. 파인튜닝은 특정 작업을 위한 모델의 성능 개선에 초점을 맞추는 반면, 의미론적 검색은 문서의 의미를 벡터 형태로 임베딩하여 빠르고 정확한 정보 검색을 가능하게 한다. 각 방법은 특정한 상황과 목표에 따라 그 장점을 최대화할 수 있다.
현대 AI 기술은 우리의 일상을 더욱 스마트하고 편리하게 만들어 주고 있습니다. 그중에서도 멀티 에이전트 시스템과 분산 AI는 복잡한 문제를 효율적으로 해결하고, 다양한 사용자 요청에 정확히 대응하는 기술로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 기술을 활용해 구축한 지능형 대화 시스템에 대해 쉽고 간단히 소개하고자 합니다. 이 시스템이 뭐가 특별할까요? 우리가 만든 시스템은 단순한 AI 챗봇이 아닙니다. 다양한…
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.
특목고 및 자사고 독서 면접 대비 가이드 많은 학생들이 특목고 및 자사고에 진학하고자 할 때, 독서 면접 준비가 중요한 과정 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 특히 국제고, 외고, 과학고 등을 준비하는 학생들에게는 독서 습관과 독서 내용을 면접에서 효과적으로 설명하는 능력이 필수적입니다. 이번 글에서는 특목 자사고 면접에서 필요한 독서 준비와 면접 기출 문항들을 정리해 보았습니다. 독서…
5 ChatGPT Prompts To Implement The 4-Hour Workweek In Your Business 팀 페리스의 책 “The 4-Hour Workweek”는 2007년에 처음 출판되었으며 베스트셀러 목록에 4주 동안 올랐습니다. 이후 2백만 부 이상 팔리고, 40개 국어로 번역되어 계속해서 많은 사람들의 삶을 변화시키고 있습니다. 바쁜 전문가들을 위한 라이프 스타일 디자인의 첫 시도에서 페리스는 보충제 회사에서 14시간 동안 일하면서 회사 자동화와…
2025년, 고객 경험 관리(Customer Experience Management, CEM) 는 단순한 서비스 개선을 넘어 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 고객 피드백 분석기가 있습니다. 이 도구는 다양한 채널에서 수집된 고객 피드백 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 기업이 실시간으로 고객의 요구와 불만을 파악하고, 이를 바탕으로 제품 및 서비스의 품질을 개선할 수 있도록…
인터넷 시대에는 정보의 양이 무한하며, 웹사이트 방문자들은 수많은 선택지 가운데 자신에게 가장 적합한 콘텐츠를 찾기 원합니다. 이러한 환경에서 방문자의 참여도를 높이고 페이지 체류 시간을 연장하는 것은 웹사이트 운영자에게 핵심 과제가 되었습니다. LLM, 즉 대형 언어 모델의 등장은 이러한 과제 해결에 중요한 키가 될 수 있습니다.
최근 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 흥미로운 발언을 했습니다. 그는 “앞으로 코딩 능력보다 AI 도구를 잘 다루는 능력이 더 중요해질 것”이라고 말했죠. AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 되고, 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요가 줄어들 수 있다는 전망까지 나왔습니다. 하지만 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 오히려, 앞으로 개발되어야 할 것이 훨씬 더 많아질 것입니다. AI가 코딩을…
Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
