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인공지능

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GLM-4: Llama3를 능가하는 멀티모달 오픈소스 AI의 등장 최근 Zhipu AI는 고성능 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)인 GLM-4를 공개하며, 다양한 언어와 고해상도 이미지 입력을 지원하는 기술적 진보를 선보였습니다. 본 논문은 GLM-4의 오픈소스 버전을 중심으로 그 특성과 성능을 고찰하고자 합니다. GLM-4는 AI 연구자와 개발자에게 첨단 AI 기능을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, AI의 가능성을 탐구하고 응용할 수 있는 폭넓은 기회를 제공합니다. 이러한 오픈소스화는 기술 공유를 통해 연구자들이 자유롭게 모델을 실험하고 발전시킬 수 있는 중요한 발걸음입니다.Zhipu AI와 GLM-4의 출현 배경GLM-4는 Zhipu AI에서 개발한 최신 오픈소스 대규모 언어 모델 시리즈의 일환으로, 글로벌 AI 연구 공동체에 중요한 혁신을..
Mistral AI: 혁신적인 오픈소스 AI 모델의 탄생 프랑스 AI 스타트업인 Mistral AI는 언어 모델 분야에서 변혁적인 발전의 최전선에 서 있습니다. 2023년에 설립된 이 회사는 Google DeepMind와 Meta에서 풍부한 경험을 쌓은 뛰어난 연구자들로 구성된 팀으로 이루어져 있습니다. 그들의 목표는 오픈소스 접근 방식을 통해 인공지능을 민주화하여 AI의 혜택이 모든 사람에게 접근 가능하도록 하는 것입니다. 설립된 지 몇 달 만에 Mistral AI는 1억 1,300만 달러의 자금을 확보하며 AI 산업의 중요한 신흥 플레이어로 자리매김했습니다.Mistral 7B: 오픈소스 강자의 중요성Mistral 7B는 Apache 2.0 라이선스 하에 오픈소스로 제공되는 대규모 언어 모델로, 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이는 기존의 폐쇄적인 대형..
혁신을 이끄는 AI 멀티 에이전트 시스템: Autogen Magentic-One AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템이란?인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 응용 분야에서 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템에 대한 관심을 증대시키고 있습니다. AI 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율 소프트웨어 프로그램으로, 멀티 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 구조입니다. 이러한 시스템은 개별 에이전트의 능력을 통합하여 보다 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 강력한 접근법으로 간주됩니다.최근 다양한 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템을 지원하는 툴과 프레임워크가 개발됨에 따라, AI의 가능성은 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 프레임워크들은 AI 에이전트 간 협력을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 지원하며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능..
AI 쇼핑의 시작: Perplexity 쇼핑 도우미의 등장 온라인 쇼핑에서 원하는 제품을 찾고, 비교하고, 구매하는 과정은 종종 시간이 많이 걸리고 복잡합니다. 무수한 리뷰와 선택지 속에서 자신에게 가장 잘 맞는 제품을 찾기 위해 우리는 많은 시간과 노력을 들여야 하죠. 그러나 인공지능(AI)의 도입으로 이러한 쇼핑 과정이 근본적으로 변화할 수 있는 새로운 시대가 열리고 있습니다.Perplexity는 AI 기술을 기반으로 한 새로운 쇼핑 도우미 기능을 출시하여, 소비자들이 더욱 빠르고 간편하게 쇼핑할 수 있는 경험을 제공합니다. 이 기능은 단순한 검색을 넘어, 구매까지 한 번에 연결되는 통합 쇼핑 경험을 가능하게 합니다. 이번 출시로 AI가 온라인 쇼핑에 가져올 변화와 그 기대되는 영향력에 대해 살펴보겠습니다.AI 쇼핑의 주요 기능들1. 원클릭 체크아웃 - "B..
벡터 유사도 검색이란 무엇인가요? 벡터 유사도 검색(Vector Similarity Search)은 데이터 검색 및 패턴 인식을 효율적으로 수행하는 데 필수적인 머신러닝의 정교한 기법 중 하나입니다. 이 기법은 추천 시스템, 이미지 검색, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하며, 대규모 데이터셋에서 유사한 항목을 탐색하는 데 핵심적인 기능을 수행합니다. 이러한 기술은 데이터의 다차원적 특성을 이해하고, 사용자 요구에 맞춘 맞춤형 결과를 제공하는 데 필수적입니다. 본 글에서는 벡터 유사도 검색의 개념, 중요성, 그리고 활용 방안을 심도 있게 살펴보겠습니다.벡터 유사도란 무엇인가요?벡터 유사도는 데이터를 다차원 공간의 벡터로 표현하고, 이 벡터들 간의 거리를 측정하여 유사성을 계산하는 개념입니다. 예를 들어, 사용자의 영화..
GPT-4의 숨겨진 기능, Predicted Outputs: 빠르고 똑똑한 응답을 만드는 비밀! 최근 OpenAI는 새롭고 강력한 기능인 Predicted Outputs를 선보였습니다. 이 기능은 출시 당시 큰 주목을 받지 못했지만, 개발자들에게는 무척 유용한 도구가 될 수 있어 소개드리려 합니다. 특히 AI 모델의 반응 속도를 줄이고 응답 예측을 통한 효율을 극대화할 수 있다는 점에서 아주 흥미로운 기능입니다.Predicted Outputs란?Predicted Outputs는 Chat Completions API의 응답 지연 시간을 크게 줄여주는 기능입니다. 특히 예상되는 출력이 대부분 알려진 경우, 모델 응답 시간을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. 이 기능은 현재 gpt-4o 및 gpt-4o-mini 모델에서만 사용할 수 있지만, 이 두 모델이 현재 가장 효율적인 성능을 자랑하는 모델들이기에 사실..
LLaMA에서 Alpaca까지: 저예산으로 학술 연구를 위한 경량 LLM을 만든 이야기 대규모 언어 모델(LLM) 연구는 최근까지 주로 빅테크 기업들에 의해 지배되어 왔습니다. 이와 같은 환경에서는 막대한 컴퓨팅 자원과 자본이 필요하므로, 학계와 소규모 연구자들이 독자적으로 언어 모델을 개발하는 것은 매우 어려운 일로 여겨졌습니다. 그러나 스탠퍼드 대학의 Alpaca 프로젝트는 이러한 상황에 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 본 글에서는 Meta의 LLaMA 모델을 기반으로 학술 연구 목적으로 개발된 Alpaca가 어떻게 탄생했는지, 그리고 저예산으로 경량 모델을 구축하는 과정에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다.Alpaca란 무엇인가?Alpaca는 Meta가 공개한 LLaMA 7B 모델을 기반으로 스탠퍼드 대학의 연구팀이 학술 연구 목적으로 파인튜닝한 언어 모델입니다. Al..
프롬프트 체이닝이란 무엇일까? LLM과의 대화에서 숨겨진 가능성을 탐구해보자 최근 인공지능과 대화형 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있습니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용한 대화는 많은 사람들이 이미 경험하고 있을 것입니다. 그러나 단순한 질문-응답을 넘어, 여러 질문을 체계적으로 연결하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 어떨까요? 오늘은 이러한 핵심 개념인 '프롬프트'와 '프롬프트 체이닝'에 대해 이야기해보겠습니다.프롬프트란 무엇인가요?프롬프트는 LLM에게 특정 작업을 요청하기 위해 입력하는 '명령어' 또는 '질문'입니다. 자연어로 작성된 프롬프트는 모델에게 어떤 작업을 수행해야 하는지를 명확히 알려주며, 이를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, "재즈 장르의 대표적인 아티스트를 알려줘"라고 입력하면, L..

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