안녕하세요, 테크씬입니다! 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 우리의 일상과 업무 방식에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 사실 놀라울 정로도 빠르게 세상이 변화하고 있어서, AI와 분석이 주 업무인 저도 놀라울 따름입니다. 특히, 최근에는 구글의 '제미나이 프로'를 탑재한 구글 바드와 오픈AI의 챗GPT가 사용자들 사이에서 큰 화제가 되고 있습니다. 이 두 AI 챗봇은 각각 독특한 기능과 장점을 가지고 있어, 사용자들이 보다 효율적이고 편리하게 정보를 얻고, 다양한 작업을 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 이번 포스팅에서는 구글 바드와 챗GPT의 기능적 차이점, 특히 제미나이 프로 모델이 탑재된 구글 바드의 최신 업데이트와 그 특징, API 가격 및 사용법 등을 비교하며, 한국에서의 접근성과 어떻게..
안녕하세요, 테크씬입니다. 여러분, 최근 뜨거운 이슈가 되고 있는 '챗 GPT 스토어'에 대해 들어보셨나요? 오늘은 OpenAI가 선보인 이 혁신적인 플랫폼에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다. 사용자 피드백부터 커스텀 GPT의 문제, 그리고 GPTPlay 스토어의 미래 비전까지, '챗 GPT 스토어'의 모든 것을 오늘 여러분과 공유하고자 합니다. '챗 GPT 스토어'에 대한 이해 '챗 GPT 스토어'는 OpenAI가 만든 새로운 혁신적인 플랫폼입니다. 이 글에서는 '챗 GPT 스토어'의 핵심 사항을 구조화된 형식으로 상세히 설명하겠습니다. 1. '챗 GPT 스토어'의 정의와 목적 '챗 GPT 스토어'는 AI 챗봇을 사고팔 수 있는 온라인 마켓플레이스로, OpenAI가 개발 및 운영함. 이 플랫폼은 기술적..
안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. LLM과 chatGPT의 시대가 열린지 벌써 1년이 지났습니다. 오늘은 인공지능 기술의 최전선에 서 있는 두 혁신적인 개념, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Few-Shot Learning에 대해 이야기해보려 합니다. 이 두 기술은 어떻게 인공지능을 더욱 스마트하고 효율적으로 만들 수 있는지, 그리고 우리의 일상과 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴볼 거예요. 지금부터 RAG와 Few-Shot Learning이 만들어낸 멋진 시너지의 세계를 탐색해 보시죠. 관련 인기 기사 List LLM, NLP, RAG 한방 이해데이터 사이언티스트 이해/전망Fine-Tuning(파인튜닝) 이해 대규모 언어 모델(Large Language Mode..
챗GPT의 근간, Seq2Seq 모델 알아보기 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 인공지능 언어 처리의 핵심 기술 중 하나인 GPT와 Seq2Seq 모델의 세계로 여러분을 초대하겠습니다.^^. 많은 분들이 사용하는 번역 서비스에서부터 챗GPT처럼 똑똑한 챗봇에 이르기까지, 우리 일상 속 깊숙이 자리 잡은 이 기술은 어떻게 말(language)을 배우는지, 어떻게 우리와 대화하는지 궁금하실 겁니다! 이제 호기심 가득한 마음을 가지고 함께 떠나봅시다. 관련 인기글 확인하기 GPT의 RAG란 무엇인가AI, 머신러닝, 딥러닝 한방구분 Seq2Seq 모델에 대한 깊이 있는 이해 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델은 인공 신경망의 한 유형으로, 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 과정을 학습..
여러분, 안녕하세요! 테크씬입니다. 오늘은 인공지능(AI) 기술이 우리 삶에 어떤 변화를 가져오고 있는지, 그리고 그 변화의 핵심을 탐구해보려고 해요! '지금부터 특히 GPT, LLM과 관련한 AI 기술의 발전과 우리 일상에 미치는 영향을 함께 살펴볼 거예요. AI 기술은 이미 우리의 일상 곳곳에 스며들어 있습니다. 스마트폰의 음성 인식부터 온라인 쇼핑의 추천 시스템까지, 우리는 이미 AI와 함께 생활하고 있죠. 하지만 AI 기술의 '보이는' 면만큼이나 '보이지 않는' 면도 우리 삶에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 금번 포스팅에서는 AI 기술의 다양한 측면을 탐구하며, 특히 OpenAI와 GPT 시리즈의 발전 과정을 살펴볼 예정입니다. GPT-1부터 GPT-4에 이르기까지, 각 시리즈가 어떻게 자연어 ..
안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘의 포스팅에서는 최근 큰 관심을 끌고 있는 ChatGPT의 근간, 즉 LLM (Large Language Models)과 그 세부 조정 방법인 Fine-Tuning에 대해 깊이 있게 다룰 예정입니다. 기술에 대한 일반적인 이해가 부족한 분들을 대상으로 이 글을 작성하였으니 비전공, 비전문가라도 걱정 안 하셔도 좋습니다.^^. 목적은 LLM과 Fine-Tuning의 필요성과 그 활용 사례를 통해 여러분에게 새로운 지식과 통찰을 제공하는 것입니다. 지금 한번 같이 살펴보시죠. 관련된 인기 글 추천 챗GPT, LLM 한방 정리하기데이터 사이언티스트, 한번에 이해하기AI, 머신러닝, 딥러닝 깔끔 구분하기 1. LLM과 Fine-Tuning? LLM이란 무엇인가? Large Lang..
RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI의 혁신적인 기술 안녕하세요, 테크씬입니다. 여러분! 오늘은 자연어 처리(NLP) 분야에서 새로운 혁신을 불러일으키고 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)에 대해 알아보겠습니다. 저 역시 RAG의 놀라운 성능을 직접 경험해봤기에, 여러분과 이 새로운 기술에 대한 정보를 공유하고 싶어요. 최근 AI 강의와 온라인 교육이 널리 퍼지면서, 우리는 인공지능 기술의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 그 중에서도 RAG는 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 능력을 한 단계 더 끌어올려, 데이터 검색과 텍스트 생성의 환상적인 조합을 제공합니다. RAG의 특장점: 외부 데이터 소스 활용..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 프롬프트 엔지니어링은 AI가 더욱 정확하고 자연스럽게 반응하도록 지시사항을 구성하는 기술입니다. 이는 레시피, 웨이터에게의 주문, 또는 GPS 안내와 같은 비유로 이해할 수 있습니다. ChatGPT에서 프롬프트 엔지니어링은 명확하고 구체적인 프롬프트 사용, 문맥을 고려한 설계, 긴 프롬프트의 사용, 연속적인 대화에서 프롬프트 유지, 실험적 접근법의 활용 등을 포함합니다. 프롬프트 엔지니어링은 Amazon의 '알렉사'와 같은 음성 인식 AI부터 테슬라의 자율주행 자동차에 이르기까지 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 기술은 AI가 더욱 효과적으로 작동하고, 더욱 유용한 정보를 제공하도록 돕습니다. 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 우리가 살아가는 이 빠르게 변화하는 세..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." GPT와 LLM은 모두 AI 기반 언어 모델(or 알고리즘)로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연스럽게 새로운 텍스트를 생성함. GPT는 특정 맥락에 따라 텍스트를 생성하며, LLM은 더 큰 데이터셋에서 학습한다는 차이 ChatGPT는 GPT 방법론을 기반으로 한 대화형 AI '상용 서비스'로, 사용자와 자연스럽고 유익한 대화를 제공하는 것을 목표로 함. 이는 고객 서비스, 교육, 게임 등 다양한 분야에 활용되고 있음 GPT, LLM, ChatGPT의 관계와 차이점: GPT와 LLM은 AI의 언어 이해와 생성 능력에 초점을 맞춘 기술이며, 크기와 적용 분야에서 차이가 있음. ChatGPT는 이들 기술을 기반으로 하되, 사용자와의 대화에 특화되어 있음 안녕하세요..