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2024년을 선도할 13가지 인공지능 트렌드AI&ML 2023. 12. 26. 13:42
2023년을 마무리하는 시점에서 올해 정말 대단했던 AI라는 록스타가 일년이 지나오는 시점에서, 그 불꽃같은 인기가 여전히 사그러들지 않고 있는 가운데, 내년에는 그 불꽃이 더욱더 화려한 무대를 장식하는 한해가 되지 않을까 생각하며, 2024년 인공지능이 어떤 변화를 준비하고 있는지 간단하게 알아보겠습니다. 이 내용은 아래 원문을 참고하였으며, 각 트렌드별 개인적인 생각을 추가하였음을 밝혀드립니다. 인공지능(AI)은 2024년을 맞아 전 세계적으로 급격한 변화를 겪고 있습니다. 예상되는 최고의 13가지 AI 트렌드를 통해 우리의 세계가 어떻게 혁신될 것인지 살펴봅시다. 1. Generative AI(생성적 인공지능): 이는 텍스트, 코드, 음악 등 새로운 창조적 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템을 말..
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언어 모델을 활용한 혁신적인 어플리케이션 개발: LangChainAI&ML 2023. 11. 6. 22:03
Summary Introduction: 언어 모델을 활용한 어플리케이션 개발을 위한 혁신적인 프레임워크, LangChain에 대한 소개입니다. LangChain은 언어 모델과 컨텍스트를 연결하여 상황을 이해하고 추론을 수행하는 어플리케이션을 개발하는데 도움을 줍니다. 이 글에서는 LangChain의 주요 가치 제안과 모듈에 대한 설명, 그리고 개발 시작을 위한 안내를 제공합니다. Paragraph 1: LangChain은 언어 모델을 기반으로 하는 어플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 어플리케이션을 컨텍스트에 민감하게 만들어줍니다. 이는 언어 모델을 프롬프트 지침, 예시, 내용 등의 컨텍스트와 연결하여 사용자의 요구를 이해하고 답변 및 행동을 결정하는데 활용됩니다. [컨텍스트 이해] LangChain을..
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Azure Cosmos DB for MongoDB: NoSQL의 힘을 끌어올리다Data 2023. 11. 5. 16:37
현대 앱 개발의 끊임없는 발전 속에서 Azure Cosmos DB for MongoDB는 게임 체인저로 등장합니다. 이 완전히 관리되는 NoSQL 및 관계형 데이터베이스는 MongoDB의 능력을 손쉽게 활용할 수 있는 완벽한 경험을 제공합니다. Azure Cosmos DB for MongoDB의 이점과 작동 방식에 대해 알아보고 다음 프로젝트를 어떻게 강화할 수 있는지 살펴봅시다. Cosmos DB for MongoDB - 게임 체인저 Azure Cosmos DB for MongoDB는 MongoDB Atlas과 같은 다른 MongoDB 서비스와 비교해 다양한 이점을 제공합니다. 이 서비스는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 염두에 두고 설계되었으며 Request Units (RU) 아키텍처를 갖춘 유연하..
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GPT-4 사용하기!AI&ML 2023. 10. 12. 23:27
인공 지능의 발전은 우리의 디지털 세계에 혁명을 일으키고 있습니다. 특히, 자연어 처리 분야에서의 진보는 우리의 일상 생활, 비즈니스 및 기술 환경에 영향을 미치고 있습니다. 이런 변화의 선두주자 중 하나가 OpenAI의 GPT 모델 시리즈입니다. 최근에 공개된 Azure OpenAI GPT-4는 이 시리즈의 최신 버전으로, GPT-3.5와 어떻게 비교되는지 알아보겠습니다. 1. 성능과 정확도 GPT-4는 GPT-3.5보다 훨씬 더 뛰어난 성능을 자랑합니다. 이전 버전과 비교하여 더 많은 데이터로 사전 훈련되었으며, 이는 텍스트 생성의 정확도와 문맥 이해 능력을 향상시켰습니다. GPT-4는 문장을 더 자연스럽게 생성하고, 특정 주제에 대한 깊은 이해를 보여줍니다. 특히 한국어를 이해하는 능력이 크게 향상..
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챗 GPT 모델의 성능 향상을 위한 데이터 Chunking 전략AI&ML 2023. 7. 19. 00:17
챗 GPT 모델은 일반적으로 긴 입력을 처리하기에는 한계가 있으므로 데이터를 작은 "chunk"로 나누는 것이 좋습니다. 이를 통해 모델이 각 chunk를 개별적으로 처리할 수 있습니다. 아래에는 데이터 chunking을 위한 몇 가지 전략을 제시합니다. 고정 크기의 Chunking: 고정 크기의 Chunking은 입력 데이터를 일정한 크기의 chunk로 분할하는 전략입니다. 예를 들어, 입력 문장을 50개의 토큰으로 나눌 수 있습니다. 문장 경계를 기준으로 Chunking: 문장 경계를 인식하여 데이터를 분할하는 전략입니다. 마침표, 물음표, 느낌표 등의 문장 경계를 기준으로 문장을 분할합니다. 주제나 의도를 기준으로 Chunking: 데이터를 주제나 의도에 따라 분할하는 전략입니다. 대화 시나리오에서..
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Choosing your AI model (AI 모델 선택하기)AI&ML 2023. 6. 24. 13:01
최근에 AI에 대한 관심이 실제 기업에서 어떤 식으로 적용할수 있을까에 대한 기술검증이 활발합니다. 우리말에 구슬도 꿰어야 보배다 라는 말이 있죠. 아무리 뛰어난 기술이라도, 어떤식으로 활용할수 있을지 눈에 보이지 않는다면, 신기류에 불과할 뿐일 것입니다. 처음 AI 모델을 선택할때 어떻게 시작해야할까요? 기업환경에 가장 적합한 모델을 선택하는것은 하나의 조건이 있는것이 아니라, 여러가지 조건들을 잘 따져 봐야 할것 입니다. 아래는 AI 모델을 선택할때 고려해야할 조건들을 나열해 보았습니다. - 모델이 바로 사용할 수 있는 품질을 보장하는가? - 추론 속도/지연 시간 - 비용 - 미세 조정(Fine-tune) / 확장성 - 데이터 보안 및 라이센스 허용성 대부분의 경우, 바로 선택할수 있는 모델은 GPT..
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간단한 Azure OpenAI 사용하기!AI&ML 2023. 5. 29. 21:29
간단하기 OpenAI를 사용해서 질문을 던져보는 코드를 만들어볼게요. 아래코드는 Azure OpenAI를 사용했습니다. import json import openai import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() 단순히 필요한 패키지를 가져오고 환경 변수를 로드하는 코드입니다. json, openai, os, dotenv 패키지를 가져와서 사용합니다. dotenv 패키지는 .env 파일을 로드하여 환경 변수를 설정하는 데 사용됩니다. 루트디렉토리에 .env 파일을 만들고 필요한 환경변수를 셋팅합니다. config.json 파일을 하나더 만들어서 필요한 환경변수를 셋팅합니다. # Load config values with open(r'config.json..
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기업환경에서 openAI 보다 Azure OpenAI를 써야하는 이유?AI&ML 2023. 5. 17. 21:16
챗GPT와 같은 LLM 모델이 요즘 핫하다. 대 생성AI 시대라고도 하는데 거의? 지능을 가진 머신이라고 해야하나? 암튼, 정말 기계랑 사람처럼 대화할수 있는 세상이 되었다. 이 엄청난 AI 모델을 기업환경, 즉 비지니스 프로세스에 적용하고 싶어 하는 사람들이 많을것이다. 왜냐?? 돈이 될수도 있기 때문이다. 하지만, 기업의 데이터는 컨피덴셜한 경우가 많다. 보안이 중요하다는 얘기다. 그럼, 이 데이터를 AI가 다 훔쳐가는게 아닐까? 당연히 걱정되는 포인트다. 그럼 이 챗GPT와 같은 API를 사용하기 위해서 openAI사이트에서 유료결재하고, 바로 사용하면 될까? 기업환경이라면, Azure OpenAI를 사용하기를 권장드린다. 아래표는 OpenAI와 Azure OpenAI의 차이점에 대해서 간략하게 설..