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최신 AI 기술의 진화: Qwen 2.5, 오픈소스 LLM의 새로운 강자 AI 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)은 이제 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 특히 Qwen 2.5는 그 중에서도 탁월한 성능을 자랑하며, AI 연구와 개발에 새로운 이정표를 세우고 있습니다. Qwen 2.5는 중국의 거대 클라우드 서비스 제공업체인 Alibaba Cloud에서 개발한 최신 LLM으로, 특히 오픈소스 모델로써 개발자 커뮤니티에서 큰 주목을 받고 있습니다.이번 블로그에서는 Qwen 2.5가 무엇인지, 어떤 점에서 우수한 성능을 발휘하는지, 그리고 이 모델이 가진 다양한 특징과 사용 방법을 살펴보겠습니다.Qwen 2.5란 무엇인가?Qwen 2.5는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 2024년 가장 주목받는 AI 기술 중 하나입니다..
Instruct Model: 대화형 인공지능의 미래를 엿보다 Base LLM Model이란?Base LLM (Large Language Model)은 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 언어 모델로서, 다양한 소스에서 수집된 데이터(예: 책, 학술 기사, 웹사이트 텍스트 등)를 활용하여 언어의 패턴, 문법, 의미를 학습합니다. 이러한 대규모 학습 과정을 통해 LLM은 언어를 이해하고 생성하는 데 필요한 풍부한 언어적 지식을 축적하게 되며, 광범위한 언어 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이로써 콘텐츠 생성, 질의 응답, 요약 등 다양한 언어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.Base LLM Model은 주로 비지도 학습 방식을 통해 훈련됩니다. 이는 데이터에 별도의 주석이나 레이블을 제공하지 않고 모델에 원문 그대로 제공하여, 모델이 스스로 언어의 규칙..
여의도에서 만나는 특별한 힐링 공간, 편안히 책 읽는 카페 꼼마 안녕하세요! 오늘은 여의도에서 주말이나 저녁에 조용히 책을 읽으며 힐링할 수 있는 숨은 카페, 카페 꼼마를 소개해드리려고 해요. 때로는 혼자서 생각을 정리하고 싶거나, 조용한 음악을 들으며 멍하니 시간을 보내고 싶은 날이 있잖아요? 그런 날 카페 꼼마에서 차분하게 나만의 시간을 가져보세요!1. 넓고 편안한 2층 공간과 안락한 분위기카페 꼼마는 2층으로 이루어져 있으며, 1층에서는 커피 주문을 할 수 있고 넓은 테이블과 함께 베스트셀러나 경제 서적을 읽을 수 있어요. 하지만 진짜 매력은 2층에 있습니다. 2층에는 안마의자가 비치되어 있어서, 편안하게 누워서 책을 읽을 수 있답니다. 또 창가 쪽으로 혼자 책을 즐기기 좋은 좌석도 마련되어 있어요. 고요하고 아늑한 분위기에서 나만의 시간을 보내기에 딱 좋은 곳..
혁신적인 정보 탐색의 진화: Perplexity의 '내부 지식 검색'과 '스페이스'를 소개합니다 현대 사회에서는 정보가 곧 경쟁력이자, 업무 효율성을 극대화하는 것이 필수적인 요구입니다. Perplexity는 이러한 정보 탐색의 패러다임을 근본적으로 혁신하기 위해 새로운 도구들을 제시합니다. 내부 데이터와 외부 정보를 통합하여 검색할 수 있는 '내부 지식 검색(Internal Knowledge Search)'과 팀 단위 협업을 가능케 하는 '스페이스(Spaces)'가 바로 그 핵심입니다.내부 지식 검색: 웹과 내부 파일을 통합한 정보 접근Perplexity는 사용자가 필요로 하는 정보를 신속하고 효율적으로 탐색하는 AI 기반의 검색 서비스로 많은 호평을 받고 있습니다. 사용자들이 지속적으로 요청해 온 기능 중 하나는 웹 자료와 내부 파일을 함께 검색하는 기능이었습니다. 이제 Perplexity Pr..
백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-1343 폴리오미노 편(python) 문제 살펴보기!!문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/1343솔루션 살펴보기!!def cover_board(board): result = [] # 문자열 연결 시 리스트를 사용하여 성능 최적화 i = 0 n = len(board) while i 문제 풀이 전략이 문제는 주어진 문자열 board에서 연속된 'X' 문자를 특정 패턴의 타일로 덮는 문제입니다. 타일은 두 가지 종류가 있으며, 각각 다음과 같은 규칙을 따릅니다:타일 종류:'AAAA': 4개의 칸을 덮는 타일'BB': 2개의 칸을 덮는 타일해결해야 할 문제연속된 'X'를 모두 덮어야 하며, 덮을 수 없으면 "-1"을 반환합니다.'X'의 개수에 따라 가능한 한 많은 'AAAA' 타일을..
여의도 컬쳐커피: 달콤한 버터 스카치와 크림 라떼로 완성하는 특별한 하루 안녕하세요! 오늘은 여러분께 꼭 소개하고 싶은 여의도의 숨겨진 보물, 컬쳐커피를 소개해드리려고 해요. 사실, 이곳은 저만 알고 싶은 맛집이었지만, 너무 맛있어서 참지 못하고 이렇게 공개하게 되었답니다. 커피 한 잔으로 특별한 하루를 만들고 싶으시다면, 이 포스팅을 끝까지 읽어주세요!달콤한 시그니처 메뉴: 버터 스카치와 크림 라떼컬쳐커피에서 가장 유명한 메뉴는 단연 버터 스카치와 크림 라떼입니다. 특히, 이곳은 커피와 크림의 비율을 완벽하게 조절해 주는 곳으로 입소문이 자자한데요. 부드럽고 달콤한 크림에 깊고 진한 커피가 만나면 하루의 피로가 모두 날아가는 기분이죠. 무거운 아침이나 스트레스 가득한 오후에 한 잔 즐기기 딱 좋아요.버터 스카치: 6,000원크림 라떼: 5,800원버터 스카치는 그 달콤한 향..
백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-14916 거스름 돈 편(python) 문제 살펴보기!!문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/14916솔루션 살펴보기!!import sysdef input(): return sys.stdin.readline().rstrip()N = int(input())# 동전을 사용할 수 없는 경우 먼저 처리if N == 1 or N == 3: ans = -1else: # 5원으로 최대한 나누고 나머지를 2원으로 처리 ct, N = divmod(N, 5) # 나머지가 짝수일 경우 if N % 2 == 0: ans = ct + N // 2 else: ans = ct + (N + 5) // 2 - 1print(ans)풀이전략1. 동전 교환의 기본 전략:동전의 단위는..
가난한 자의 파인튜닝 솔루션: Unsloth로 효율적인 모델 튜닝하기 파인튜닝의 세계에서 한정된 자원으로도 최대의 성과를 내기란 쉽지 않습니다. 오늘은 "가난한 자의 파인튜닝 솔루션"이라 불리는 Unsloth에 대해 알아보겠습니다. 이 도구는 고성능 GPU 없이도 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝할 수 있게 해주는 멋진 툴입니다. 파인튜닝의 효율을 극대화하기 위해 어떤 기술들이 사용되었는지, 그리고 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Unsloth란 무엇인가?Unsloth는 파인튜닝 효율화를 목표로 하는 툴로, Michael과 Daniel Han 형제가 개발한 프로젝트입니다. 적은 자원으로도 강력한 성능을 발휘할 수 있도록 설계된 이 도구는 LLM(대형 언어 모델)의 파인튜닝 과정에서 필요한 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 크게 향상시킵니다. Unsloth는 NVID..
AI 에이전트 협업의 미래를 여는 OpenAI의 Swarm 프레임워크 OpenAI는 AI 에이전트 간의 상호 작용과 협업을 향상시키기 위해 새롭게 Swarm이라는 혁신적인 프레임워크를 공개했습니다. 이 프레임워크는 개발자가 복잡한 작업을 자율적으로 조정할 수 있는 방법에 큰 도약을 이뤄내며, 다양한 산업에서 더 정교한 애플리케이션을 구현할 수 있는 길을 열었습니다. 이번 글에서는 Swarm의 주요 특징, 기능, 그리고 AI 프로젝트에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.Swarm이란 무엇인가?Swarm은 오픈 소스 경량 프레임워크로, 여러 AI 에이전트들이 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 **에이전트(Agents)**와 **핸드오프(Handoffs)**라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 ..
Google의 Project IDX: 멀티플랫폼 앱 개발을 더 쉽고 빠르게! 앱을 처음부터 프로덕션 단계까지 개발하는 일은 마치 루브 골드버그 기계를 만드는 것처럼 복잡하고 힘들 수 있습니다. 특히, 웹, 모바일, 데스크톱 플랫폼에서 잘 동작하는 멀티플랫폼 앱을 만들기 위해 다양한 기술 스택을 사용하는 과정에서 많은 난관이 발생하죠. 이를 해결하기 위해 Google이 선보인 실험적인 프로젝트가 바로 Project IDX입니다.Project IDX는 Google Cloud를 기반으로 구축된 브라우저 기반의 개발 환경으로, 다중 플랫폼 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 이 환경은 Google의 기본 AI 모델인 Codey와 통합되어 있어 코드를 더 빠르고 수준 높게 작성할 수 있도록 돕습니다. 그렇다면 Project IDX가 무엇인지, 그리고 어떤 점..

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