자사고 입시에서 면접은 매우 중요한 요소로, 자기소개서와 학교생활기록부를 기반으로 다양한 질문이 출제됩니다. 면접을 준비하는 과정에서 기출문제를 분석하는 것은 학생들의 자신감 향상과 면접 대비에 큰 도움이 됩니다. 이번 글에서는 자사고 면접 기출문제와 그 준비 방법을 알아보겠습니다. 1. 휘문고 면접 기출 예시 휘문고 면접에서는 주로 학생들의 독서 경험과 그에 따른 사고력을 평가하는 질문이 출제되었습니다. 예를 들어, 다음과…
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.
ChainForge는 프롬프트 엔지니어링 전용입니다. 이것은 시각적 프로그래밍 환경을 제공하여 코드 작성 없이 작업을 용이하게 합니다. 사용자는 그래픽 인터페이스를 통해 프롬프트 최적화를 진행할 수 있습니다.
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
LLM 경제학 – 생성형 AI에 대한 가이드 Chapter 1: Taking a Case Study Approach 우리의 사례 연구는 고객 생애 주기의 각 단계인 획득, 유지, 참여, 그리고 되찾기를 다룰 것이며, MarTech 부문 내에서 제너레이티브 AI의 네 가지 독특한 응용에 중점을 둘 것입니다. 각 사례 연구에 대해 외부 API와 자체 호스팅된 모델을 사용하여 생성 비용을 추정할 것입니다….
Flux 모델은 텍스트-이미지 변환 AI 모델로, 강력한 성능과 맞춤화 가능성을 제공합니다. 특히, 미세 조정(Fine-Tuning)을 통해 사용자는 자신의 목적에 맞는 고품질 AI 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 Flux 모델을 미세 조정하여 활용할 수 있는 다양한 사례를 살펴보고, 창의적이고 실용적인 아이디어를 공유합니다. 1. 개인 맞춤 이미지 생성 나만의 초상화 제작 • Flux를 자신의 사진으로 학습시켜 다양한…
RAG는 LLMs를 보강하고 그들의 고유한 제한 사항 중 일부를 극복하기 위한 상대적으로 저렴하고 간단한 방법입니다. 그러나 실제로 RAG를 활용한 모델들은 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다. UI와 UX에 많은 주의를 기울여 사용자들에게 충분한 문맥을 제공하여 RAG를 활용한 모델이 그들에게 합리적인 답변을 제공하는지 판별할 수 있도록 해야 합니다.
MCP 클라우드 플랫폼 서버는 AI 모델이 AWS, Cloudflare, Kubernetes와 같은 클라우드 인프라 및 서비스와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 AI는 클라우드 리소스를 관리하고, 모니터링하며, 인프라를 제어할 수 있습니다. 주요 기능 주요 구현체 AWS 통합 Cloudflare 통합 Kubernetes 통합 여러 구현체가 있어 다양한 기능과 접근 방식 제공: 기타 클라우드 도구 활용 사례 장점…
ChatGPT now replacing teachers? Harvard University’s CS teacher is an AI chatbot 이 기사는 인공지능(AI)이 교육 분야에 점차적으로 통합되는 추세에 대해 설명하고 있습니다. 글은 하버드 대학교가 컴퓨터 과학 프로그램에 인공지능을 통합하려는 노력을 강조하며, 특히 이 프로그램의 한 부분으로서 인공지능 챗봇이 컴퓨터 과학 50 (CS50) 강좌의 강사 역할을 할 계획임을 밝혔습니다. 프로그램의 강사들은 이 AI 강사가…
생성적 인공지능(AI) 꿈의 팀 구성에는 프로젝트 매니저, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 연구원, 소프트웨어 개발자, UX/UI 디자이너, 도메인 전문가, 윤리 전문가 등 다양한 역할이 포함됩니다. 각 역할은 프로젝트의 성공을 위해 중요하며, 전문 지식과 기술을 바탕으로 팀 내에서 협력합니다. 이들은 AI 솔루션의 개발과 배포 과정에서 윤리적 가이드라인을 준수하며, 사용자 중심의 접근 방식으로 문제를 해결하는 데 기여합니다.
