LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
7 ChatGPT Prompts To Unlock Rapid Learning 많은 사업 분야에서, 누군가는 즉시 참여하여 수년간의 경험이 있는 사람들만큼의 돈을 벌거나 영향을 미칠 수 있습니다. 당신의 독특한 장점은 얼마나 빨리 배우고 진화할 수 있는지에 있습니다. 당신의 산업 내에서 새로운 업데이트, 개념, 통찰력이 있을 때마다, 그 핵심을 즉시 이해하려는 열망을 가지세요. 학습을 멈추지 마세요. 몇 가지의 지혜를 통찰하게…
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.
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.
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.
ChatGPT를 활용하여 다양한 주제와 관점에서 주식 시장 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 제시하였습니다. 이를 통해 투자자들은 시장 동향, 기업 실적, 포트폴리오 관리 등에 대한 종합적인 정보를 얻고, 더 나은 투자 의사결정을 내릴 수 있을 것입니다.
구매자의 대략 60%가 챗봇과의 상호작용을 선호하며, 이를 통해 ChatGPT 판매 프롬프트가 매우 유용할 수 있습니다. 적절한 프롬프트를 제공함으로써, ChatGPT는 잠재 고객의 요구를 파악하고 충족시키는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 판매와 전환율 증가로 이어질 수 있습니다.
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.
Spring AI Provides Integration with OpenAI and Azure OpenAI Spring AI 프로젝트는 SpringOne 컨퍼런스 동안 소개되었으며, Spring의 일반적인 개념을 사용하여 AI 애플리케이션을 생성할 수 있게 해줍니다. 현재 이 프로젝트는 Azure OpenAI와 OpenAI를 AI 백엔드로 통합하고 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 의미론적 검색, 요약과 같은 사용 사례가 프로젝트에 의해 지원됩니다. 역사적으로, Python은 C와 C++와 같은 언어로 작성된…
LlamaIndex를 사용하여 로컬 문서에 대한 개인 QA 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 시스템은 문서를 인덱싱하여 사용자의 질문에 실시간으로 응답하며, 모든 데이터는 사용자의 기기에서 개인적으로 처리되어 보안이 강화됩니다. 그러나 이 방식의 한계는 정확도와 데이터 공유의 어려움이며, 더 큰 모델과 최적화를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.