ChatGPT을 활용한 개인용 챗봇 만들기

이번 기사에서는 ChatGPT와 비슷한 동작을 하는 언어 모델에 대해 알아보고, 고급 언어 모델을 사용해 챗봇을 구축하는 방법에 대해 배웁니다.

Instruction-Following Models란 무엇인가요?

언어 모델은 문장 내 이전 단어를 기반으로 단어의 확률을 예측할 수 있는 기계 학습 모델입니다. 우리가 모델에 다음 단어를 요청하고 이를 모델에 역으로 피드백하여 더 많은 단어를 요청한다면, 모델은 텍스트 생성 작업을 수행하고 있는 것입니다. 텍스트 생성 모델은 GPT3와 같은 대규모 언어 모델의 기반이 되는 아이디어입니다. 그러나 instruction-following 모델은 대화와 지시에 대해 학습된 세밀하게 조정된 텍스트 생성 모델입니다. 이 모델은 두 사람 간의 대화로 작동하며, 한 사람이 문장을 끝내면 다른 사람이 그에 맞게 응답합니다. 따라서 텍스트 생성 모델은 선행 문장으로 단락을 완성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 instruction-following 모델은 질문에 답하거나 요청에 따라 응답할 수 있습니다. 텍스트 생성 모델을 사용해 챗봇을 구축할 수는 있지만, instruction-following 모델로 구축할 경우 더 좋은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.

어떻게 Instruction Following 모델을 찾을 수 있나요?

현재는 많은 instruction following 모델을 찾을 수 있습니다. 그러나 챗봇을 구축하려면 쉽게 작업할 수 있는 모델이 필요합니다. Hugging Face라는 유용한 저장소를 사용할 수 있습니다. 거기에 있는 모델들은 Hugging Face의 transformers 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. 이는 다양한 모델이 약간 다르게 작동할 수 있는 상황을 고려하여 여러 모델을 지원하기 위해 파이썬 코드를 작성하는 것이 귀찮을 수 있기 때문에 유용합니다. transformers 라이브러리를 사용하면 이러한 차이점을 코드에서 숨길 수 있습니다.

일반적으로 instruction following 모델은 모델 이름에 “instruct”라는 키워드를 포함합니다. Hugging Face에서 이 키워드로 검색하면 수천 개의 모델이 나올 수 있습니다. 그러나 모두가 작동하는 것은 아닙니다. 가장 적합한 모델을 선택하기 위해 각 모델을 확인하고 모델 카드를 읽어야 합니다. 모델을 선택할 때 몇 가지 기술적 기준이 있습니다:

• 모델이 훈련된 데이터: 특히 어떤 언어를 사용하는지에 대한 정보입니다. 소설의 영어 텍스트로 훈련된 모델은 물리학 독일어 챗봇에는 도움이 되지 않을 수 있습니다.
• 모델이 사용하는 딥러닝 라이브러리: Hugging Face의 모델은 TensorFlow, PyTorch, Flax 등과 함께 사용되는 경우가 많습니다. 모든 라이브러리에 대한 모델 버전이 있는 것은 아닙니다. transformers를 실행하기 전에 해당 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야

요약:

이 동영상은 게임 개발 실험을 다룹니다. 동영상에서는 GPT 채팅을 사용하여 한 시간 동안 게임을 개발하는 과정을 보여줍니다. 개발자는 Unity를 사용하여 Hyper Casual 게임을 만들기로 결정합니다. 동영상에서는 게임의 기능 설명과 Unity에서의 구현 방법을 소개합니다. 게임 개발 과정에서는 2D 게임을 만들며, 주요 기능으로는 탭하여 피하는 기능, 색상 전환, 과일 닌자 클론 등이 있습니다. 또한, 게임에는 점수 표시와 사운드 효과도 추가됩니다. 동영상에서는 게임 개발 과정을 실시간으로 보여주며, 채팅 GPT를 사용하여 빠르게 게임을 개발하는 경험을 공유합니다.

중요한 내용:

• Unity를 사용하여 Hyper Casual 게임 개발
• 2D 게임으로 개발
• 탭하여 피하는 기능, 색상 전환, 과일 닌자 클론 기능 구현
• 점수 표시 및 사운드 효과 추가
• 채팅 GPT를 사용하여 게임을 신속하게 개발

사람들이 ChatGPT를 기사나 에세이 작성, 마케팅 문구 및 컴퓨터 코드 생성, 학습이나 연구 도구로 사용하고 있습니다. 그러나 대부분의 사람들은 그 작동 방식이나 능력을 제대로 이해하지 못해 결과에 만족하지 못하거나 최상의 성능을 뽑아내지 못하고 있습니다.

인간 요소 엔지니어로서 저의 분야에서 가장 중요한 원칙 중 하나는 사용자를 비난하지 말아야 한다는 것입니다. 아쉽게도 ChatGPT의 검색 상자 인터페이스는 올바른 생각 모델을 유발하지 않고 사용자가 간단한 질문을 입력하면 포괄적인 결과가 나올 것이라고 잘못 인식하게 만듭니다. 하지만 ChatGPT는 그렇게 작동하지 않습니다.

ChatGPT는 정적이고 저장된 결과를 가지고 있는 검색 엔진과 달리 어디에서든 정보를 복사하거나 검색하지 않습니다. 대신, 매번 새로운 단어를 생성합니다. 사용자가 프롬프트를 보내면, 대규모 텍스트로의 기계 학습을 기반으로 ChatGPT는 원본 답변을 생성합니다.

가장 중요한 것은 대화 중에 각 채팅이 문맥을 유지한다는 것입니다. 즉, 대화의 초기에 질문한 내용과 제공된 답변은 이후에 생성된 응답에 영향을 미칩니다. 따라서 응답은 가변적이며, 사용자는 유용한 내용으로 형성하기 위해 반복적인 과정에 참여해야 합니다.

기계에 대한 사고 방식, 즉 기계를 어떻게 이해하는지는 효과적으로 사용하기 위해 중요합니다. 생산적인 ChatGPT 세션을 구성하는 방법을 이해하기 위해, ChatGPT를 지식과 가능성의 여행을 안내해주는 활공기로 생각해보세요.

지식의 차원

먼저, 흥미로운 주제에서 특정 차원이나 공간을 생각해볼 수 있습니다. 예를 들어, 초콜릿이라는 주제라면, Hershey’s Kisses에 대한 비극적인 사랑 이야기를 작성해 보라고 요청할 수 있습니다. 활공기는 기본적으로 Kisses에 대해 작성된 모든 것을 훈련받았으며, 이와 마찬가지로 다양한 이야기 공간을 편안하게 탐색할 수 있으므로 원하는 이야기를 만들어낼 것입니다.

대신, 초콜릿이 건강에 좋은 5가지 방법을 설명하고 Dr. Seuss의 스타일로 응답을 받을 수도 있습니다. 요청에 따라 활공기는 다른 지식 공간인 초콜릿과 건강으로 날아가게 될 것입니다.

ChatGPT의 전체 잠재력을 끌어내기 위해 다양한 지식 영역을 가로지르는 “횡단” 공간을 조종할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다. 이러한 도메인을 안내함으로써 ChatGPT는 사용자의 관심 영역과 각도를 배우고 더 나은 답변을 제공하기 위해 응답을 조정하기 시작할 것입니다.

예를 들어, 다음과 같은 프롬프트를 고려해 보세요. “건강을 위한 조언을 줄 수 있나요?” 이 쿼리에서 ChatGPT는 “you”가 누구인지, “me”가 누구인지, “건강을 유지하기”가 무엇을 의미하는지 알지 못합니다. 대신 다음과 같이 시도해 보세요. “의사, 영양사 및 개인 코치로 가정해 보세요. 56세 남성의 심장 건강을 향상시키기 위한 2주간의 식품 및 운동 계획을 준비해 주세요.” 이렇게 하면 의학, 영양 및 동기 부여의 분야를 아우르는 더 구체적인 비행 계획을 활공기에 제공한 것입니다.

더 정확한 것을 원한다면 몇 가지 차원을 추가할 수도 있습니다. 예를 들어 “그리고 몸무게를 줄이고 근육을 키우고 하루에 20분을 운동에 할애하고 철망운동을 할 수 없고 두부를 싫어한다”라고 추가할 수 있습니다. ChatGPT는 활성화된 모든 차원을 고려하여 출력을 제공할 것입니다. 각 차원은 함께 또는 순서대로 제시될 수 있습니다.

비행 계획

프롬프트를 통해 추가한 차원은 ChatGPT가 지금까지 제공한 답변에 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 프롬프트를 사용해 볼 수 있습니다. “암, 영양 및 행동 변화에 대한 전문가라고 생각해 보세요. 시골 지역 사회에서 암 발병률을 낮추기 위한 8가지 행동 변화 개입을 제안해 주세요.” ChatGPT는 성실히 여덟 가지 개입을 제시할 것입니다.

그 중 세 가지 아이디어가 가장 유망해 보인다면, 더 많은 세부 정보를 얻기 위해 프롬프트를 추가로 제시하고 공공 메시징에 사용될 수 있는 형식으로 변환을 시작할 수 있습니다. “아이디어 4, 6 및 7의 개념을 결합하여 4가지 새로운 가능성을 만들어 보세요. 각각에 태그라인을 제시하고 세부 내용을 개요로 제시해 주세요.” 이제 개입 2가 유망해 보인다면, ChatGPT에게 더 나은 방향을 제시하기 위해 다음과 같은 프롬프트를 줄 수 있습니다. “개입 2에 대한 비판을 여섯 가지 제시하고, 그 비판에 대응하도록 개입을 재설계해 주세요.”

ChatGPT는 더 나은 결과를 얻기 위해 먼저 사용자가 특히 중요하다고 생각하는 차원에 초점을 맞추고 강조하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 시골 지역에서 암 발병률에 대한 행동 변화 측면에 특히 관심이 있다면, ChatGPT가 개입의 경로를 따라가기 전에 행동 변화 차원을 더 세밀하게 이해하고 더 많은 가중치와 깊이를 추가하도록 ChatGPT에게 강요할 수 있습니다. “행동 변화 기법을 6개의 이름 있는 범주로 분류해 주세요. 각 범주 내에서 3개의 접근 방식을 설명하고 해당 범주에서 중요한 두 명의 연구자를 언급해 주세요.” 이렇게 하면 ChatGPT는 행동 변화 차원을 더 잘 활성화시킬 수 있으며, 이후의 탐색에서 이러한 지식을 통합할 수 있게 됩니다.

관심 영역의 차원을 활성화시키기 위해 포함할 수 있는 많은 프롬프트 요소 범주가 있습니다. 하나는 “머신 러닝 접근 방식”과 같은 도메인입니다. 다른 하나는 “마르크스주의적인 경향을 가진 경제학자로 응답해 주세요”와 같은 전문성입니다. 또 다른 하나는 “The Economist에 대한 에세이로 작성해 주세요”와 같은 출력 스타일입니다. 또한 “우리의 고객 유형을 5개의 클러스터로 생성하고 설명하며, 각각을 대상으로 제품 설명을 작성해 주세요”와 같이 대상 독자를 지정할 수도 있습니다.

대형 언어 모델은 이미 금융 서비스, 의료, 교육 및 정부와 같은 산업을 변혁하고 있습니다. 그러나 어떤 것이 현실이고 어떤 것이 미래인지는 아직 분명하지 않습니다. ChatGPT와 LLM(대형 언어 모델)들은 비즈니스 가치를 제공하고 있는데, 어떤 활동이 위험하며 현재의 능력을 벗어나는지 알아볼 가치가 있습니다. 아래는 ChatGPT와 LLMs에 대한 몇 가지 가이드라인입니다:

1. 공개 LLMs에 소유권 정보를 공유하지 마십시오.
2. 주요 작업 도구에서 LLM 능력을 검토하십시오.
3. 빠른 답변을 얻지만 LLM의 한계를 알아두십시오.
4. 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 단순화하십시오.
5. 소유 데이터 제품에서 LLM을 구축할 준비를 하십시오.

이러한 가이드라인은 ChatGPT와 LLMs가 현재 어떤 역할을 수행하고 미래 몇 년 동안 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 고려사항입니다.

노트르담 대학교 컴퓨터 과학 및 공학 부서의 조교수인 디에고 고메스-자라는 메타버스를 더 나은 과학을 위한 도구로 보고 있습니다. 그는 가상 현실이 과학자들의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 연구하는 것이 중요하다고 조언합니다. 그러나 이러한 장점을 활용하기 위해서는 연구자들이 신중하게 전략을 세우고 가상 현실에서 작업하는 동안 가능한 단점을 피해야 합니다.

고메스-자라는 Nature Human Behavior에 최근 발표한 논문에서 메타버스를 가상 공간으로 정의하며 사용자들이 3차원 환경에서 상호작용하고 외부 세계에 영향을 미치는 행동을 할 수 있는 공간이라고 설명합니다.

연구진은 메타버스가 과학에 네 가지 주요 이점을 제공할 수 있다고 말합니다.

첫째, 메타버스는 장벽을 제거하고 과학을 더욱 접근 가능하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 로스앤젤레스 대학교 약학 학교에서는 연구실의 디지털 복제본을 가상 현실에서 방문할 수 있도록 만들었습니다. 이 디지털 복제본을 통해 세계 각지의 과학자들이 만나서 협업하고 연구 프로젝트를 진행하는 데 결정을 내릴 수 있습니다.

둘째, 가상 환경에서의 교육과 학습을 향상시킬 수 있습니다. 가령, 진료 의사로서의 훈련을 받는 사람에게 처음으로 실수 없이 수술을 시행하는 것은 매우 어렵습니다. 실제 환자와 함께 작업할 때 실수는 매우 위험할 수 있습니다. 가상 환경에서의 체험적 학습은 해로운 결과 없이 실험을 할 수 있게 도와주며, 해로운 결과가 없는 자유는 다른 분야의 연구 역시 개선될 수 있습니다.

고메스-자라는 노트르담 대학교의 가상 현실 연구소 팀과 함께 과학의 사회적 측면과 관련된 세 번째 잠재적 이점에 대해 연구하고 있습니다. 이 연구팀은 온라인 환경이 팀의 작업 과정에 미치는 영향을 연구하고 있으며, 가상 환경이 영상 회의보다 더 효과적으로 팀 협업을 돕는다는 것을 발견했습니다.

고메스-자라는 “팬데믹 이후, 우리는 모두 영상 회의에 익숙해졌습니다”라고 말합니다. “하지만 모든 작업에 가상 회의가 가장 효과적인 도구는 아닙니다. 팀 빌딩과 혁신과 같은 집중적인 사회적 활동에 있어서는 가상 현실이 오프라인과 훨씬 유사하며 훨씬 효과적일 수 있습니다.”

고메스-자라는 메타버스는 새로운 실험 환경을 만드는 데에도 활용될 수 있다고 말합니다. “어떤 데이터와 이미지를 얻을 수 있다면, 그 장소의 가상 복제본을 가상 현실로 만들 수 있습니다”라고 고메스-자라는 설명합니다. 예를 들어, 위성과 로봇에 의해 촬영된 화성의 이미지가 있습니다. “과학자들이 그곳에서 어떤 경험을 하는지를 가상 현실로 체험할 수 있습니다. 결국, 그들은 먼 거리에서부터 심지어 그 환경과 상호작용할 수도 있을 것입니다.”

고메스-자라는 메타버스의 모든 장점을 실현하기 위해서는 여전히 몇 가지 장애가 있으며, 이러한 장애를 피해야 한다고 강조합니다. 가상 현실 고글과 관련 장비는 점점 더 저렴해지고 있지만, 여전히 상당한 투자가 필요합니다.

이 문제는 더 큰 문제와 관련이 있습니다. 메타버스는 누구의 소유인가요? 현재 소수의 기술 회사들이 메타버스를 통제하고 있지만, 고메스-자라는 연구를 지원하는 기관들이 개방적이고 공공적인 메타버스를 구축하는 데 투자해야 한다는 요구가 있었다고 언급합니다. 그동안, 연구자들은 메타버스에서 작업할 때 소유권과 개인정보 보호에 대한 질문을 신중하게 고려해야 한다고 말합니다.

그러나 그의 전반적인 메시지는 희망찬 메시지입니다. 그는 “우리는 여전히 메타버스를 오락과 일상적인 사회화와 연관시키려는 경향이 있습니다. 그렇기 때문에 무시하기가 너무 쉽습니다”라고 말합니다. “하지만 우리가 팬데믹 이전에 드물게 사용했던 기술들에 얼마나 빠르게 적응했는지 생각해보세요. 메타버스도 마찬가지로 될 수 있습니다. 우리는 연구 커뮤니티가 탐구하도록 해야 합니다. 이것이 위험에 대비하면서 모든 가능성을 인식하는 가장 좋은 방법입니다.”

아래는 메타버스의 현재와 잠재적인 실용적인 응용 분야에 대해 포브스 기술 이사회의 16명의 회원들이 탐구한 내용입니다. 현실적인 시뮬레이션을 통해 사람들이 다양한 장소와 경험을 체험할 수 있는 메타버스는 비즈니스 프로세스와 사람들이 세계를 탐험하고 서로 상호작용하는 방식을 혁신할 전망이 있습니다.

1. 산업 디지털 트윈 산업 메타버스는 스마트 공장, 전력망, 자동차 타이어와 같은 실제 세계의 물리적인 대상과 인프라의 디지털 트윈을 만들어냅니다. 이러한 디지털 트윈은 작업자들이 사건이 발생하기 전에 사전에 감지하고, 위험 없는 시행 착오 실험을 할 수 있으며, 실시간 원격 협업과 교육을 용이하게 합니다.

2. 가상 상점 메타버스의 한 실용적인 응용 분야는 가상 상거래 또는 “v-커머스”입니다. 기업은 고객에게 독특하고 매력적인 쇼핑 경험을 제공하기 위해 몰입감 있는 3D 가상 상점을 만들 수 있습니다. 소비자는 구매 전에 생생한 디지털 환경에서 제품이나 서비스와 상호작용할 수 있으며, 이는 소매업자에게 가치 있는 데이터를 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있는 잠재력을 갖추고 있습니다.

3. 초기 제품 개발 제품이나 서비스의 디자인을 초기 단계에서 시뮬레이션하는 것은 비용 효율적인 디자인 접근 방식입니다. 이는 디자인 팀이 신속하게 전환하고 올바르고 관련성 있는 디자인 결정에 이를 수 있도록 합니다. 초기 제품 개발에 메타버스를 활용하는 것은 산업에 대한 “저지르기 쉬운” 사용 사례가 될 것입니다.

4. 몰입형 교육 경험 메타버스는 학생들이 다양한 주제에 대해 몰입형 교육 경험을 할 수 있도록 도와줍니다. 해부학이나 물리학과 같이 시각화하기 어려운 주제에 대해 가상 세계에서 구체화함으로써 학생들의 참여도를 높일 수 있습니다. 또한 이는 역할 연기 시나리오에 이상적인 플랫폼을 제공하여 교육 훈련의 효과성을 높입니다.

5. 산업 시스템 교육 및 유지보수 산업 부문에서 메타버스는 생산성을 향상시키는 가능성을 열어줍니다. 복잡한 시스템의 시각적 표현은 실전 훈련을 수행하고 주요 지표를 표시하고 모니터링하기 쉽게 해줍니다. 설정을 프로그래밍하여 운영자가 중요한 지표가 정상 범위를 벗어날 때 경고를 받도록 할 수 있으며, 디지털 버전은 원격 모니터링과 제어가 가능합니다.

6. 실시간 원격 협업 메타버스의 한 실용적인 응용 분야는 원격 작업입니다. 기업은 직원들이 실시간으로 협업할 수 있는 가상 사무실을 만들어 생산성과 팀의 융화를 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 원격 작업의 유연성과 실제 사무실의 동료 의식을 조화시킬 수 있습니다.

7. 원격 학습 메타버스는 상호작용하는 3D 모델, 원격 비디오 회의 및 일대일 또는 일대다 접근을 통해 원격 학습을 위한 맞춤형 환경을 제공하는 몰입형 세계입니다. 복잡한 시스템의 수리 또는 심지어 수술을 원격으로 한 사람 또는 그룹에게 안내하는 것은 교육 시간을 단축시키고 품질을 향상시키며 과정을 반복할 수 있게 합니다.

8. 소비자와 브랜드의 연결 메타버스는 브랜드에 대한 문제점을 가지고 있습니다. 많은 사람들이 메타 또는 가상 현실을 들었을 때를 생각하지만, 사실 메타버스를 구동하는 이론은 더욱 다양하며, 사람들 사이뿐만 아니라 소비자와 브랜드 간에도 새로운 연결 방식을 만들어낼 수 있습니다. 일상 생활을 보완할 수 있는 몰입형 경험을 만들 수 있다는 것은 제품 디자인, 건축, 마케팅, 의학 등 여러 분야에 영향을 미칩니다.

9. 직업 교육의 “실습” 메타버스의 실용적인 응용 분야 중 하나는 대학 내에서의 교육 시뮬레이션입니다. 이는 학생들이 실제 교실을 떠나지 않고도 “실습 경험”을 쌓을 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 젊은 분석가들은 자신의 첫 거래에 착수하기 전에 모든 단계에 대한 이해를 얻을 수 있도록 M&A 과정을 따라갈 수 있습니다.

10. 다른 신체적 능력을 가진 사람들을 위한 여행 경험 메타버스의 실용적인 응용 분야 중 하나는 다른 신체적 능력을 가진 사람들에게 여행 경험을 제공하는 것입니다. 저는 여행을 하고 싶을 때 도시, 공항 및 기타 장소에서 계단, 가판대 및 협소한 문과 공간이 휠체어 또는 보행기를 사용하는 사람들에게 여행이 더 어렵게 만드는 사람들을 돕기 위해 도움을 주었습니다.

11. 더 자주 이용 가능한 정치 행사 메타버스의 개념은 정치에서 참여, 투명성 및 접근성을 향상시키기 위해 활용될 수 있습니다. 정치 캠페인 및 토론은 가상 환경에서 진행되어 더 많은 참여와 상호작용을 가능하게 합니다. 가상 타운 홀, 토론 및 회의를 개최할 수 있으며, 더 많은 대중에게 도달할 수 있습니다.

12. 비상 대응을 위한 공공 시설 교육 메타버스의 실용적인 응용 분야 중 하나는 비상 대응을 위한 전기 시설 운영자 교육입니다. 메타버스 내의 시뮬레이션 환경은 운영자들이 비상 상황을 다루는 데 필요한 실제 시나리오를 제공하여 기술과 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 이러한 몰입형 훈련은 대응 시간을 단축시키고 위험을 최소화하며 비상 상황에서의 전반적인 안전성을 향상시킬 수 있습니다.

13. 참여도 높은 환경 친화적인 컨퍼런스 및 이벤트 메타버스는 가상 컨퍼런스와 이벤트에 대한 실용적인 응용 분야를 제공합니다. 참가자들은 아바타를 만들고 몰입형 경험을 할 수 있으며 지리적인 장벽을 제거하고 여행 비용을 줄일 수 있습니다. 메타버스는 유연성, 확장성 및 개

    발의된 데이터를 제공하며 환경적인 지속 가능성에 기여합니다.

    14. 우주 비행사 및 우주 엔지니어를 위한 훈련 우주 산업에서는 가상 협업 및 우주 비행사 및 우주 엔지니어를 위한 훈련이 큰 응용 분야입니다. 몰입형 가상 환경을 만들어 조직은 우주 임무, 우주선 조립 및 외부 활동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 실제적이고 안전한 환경에서 기술을 연습하고 개선할 수 있으며, 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

    15. 맞춤형 온라인 쇼핑 옷이나 소파와 같은 상품을 구입할 때 우리는 먼저 시도해보고 싶습니다. 드레스라면 어떤 색상이 좋을까요? 소파라면 공간에 잘 맞을까요? 메타버스는 각 고객의 경험을 맞춤화하고 가상이지만 현실적인 환경을 만들어줍니다. 이는 소매업자들이 반품 처리와 실제 상점 운영에 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 그러나 진행하기 전에 투자로 고려해야 합니다.

    16. 사이버 보안 훈련 실생활 사이버 보안 시나리오를 플레이하는 시뮬레이션 훈련은 현실적이고 몰입도 높은 훈련을 제공하여 기업이 잠재적인 사이버 위협에 대처할 수 있도록 도와줍니다. 이로써 방화벽과 접근 제어를 구축하는 엔지니어들뿐만 아니라 종종 이러한 공격의 대상이 되는 직원들에게도 혜택을 제공할 수 있습니다.

    이러한 실용적인 응용 분야들은 메타버스가 비즈니스와 소비자에게 많은 가능성을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 메타버스의 발전은 혁신적인 아이디어와 기술의 결합을 통해 우리의 일상과 비즈니스 환경을 변화시킬 수 있습니다.

• 일본 경제산업성은 새로운 고성능 슈퍼컴퓨터를 도입하여 일본에서 생성적 인공지능(AI)의 개발을 지원할 예정입니다.
• 일본 고도산업과학기술연구원(AIST)은 기존 기계보다 약 2.5배 더 높은 연산 능력을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 2024년까지 개발할 것입니다.
• AIST는 7월에 슈퍼컴퓨터 및 양자 기술 연구를 위한 새로운 연구 센터를 설립할 예정입니다.
• AIST의 기존 슈퍼컴퓨터는 클라우드 서비스를 통해 외부에서 접근할 수 있습니다.
• 일본의 3,000개 이상의 기업과 연구자들이 AI 개발에 참여하고 있습니다.
• 생성적 AI는 투자 전략 수립 및 제품 디자인 등에 사용될 것으로 예상되며, 경제적 안보에도 중요한 역할을 할 것입니다.
• 일본의 사적 기업들도 새로운 슈퍼컴퓨터를 도입하는 등 컴퓨팅 성능을 향상시키는 움직임이 확대되고 있습니다.

Milo는 GPT-4로 구동되는 AI 동반 운전사입니다. Milo는 혼돈을 정리하고 필요한 곳으로 보내는 데 인공지능을 사용하며, 필요한 경우 인간의 도움을 받습니다. Milo는 필요할 때 알림을 보내고, 정보를 필요한 때와 원하는 방식으로 전송합니다. 가족을 위한 AI인 Milo는 GPT-4로 구동됩니다. Milo는 학습하고 발전하며, 피드백을 바탕으로 당신이 필요로 하는 것과 필요한 방식을 예측합니다. Milo는 모든 종류의 가족 혼돈을 정리하고 액세스할 수 있도록 구조화합니다. Milo에게 물어보세요. 모든 것이 정리되고 파트너, 조부모, 보호자 등에게 알리기 쉽게 만들어집니다. Milo는 시간과 정신을 절약해주는 협력자입니다. 월 $40으로 가치 있는 도움을 제공합니다.

• WarpSound은 최첨단 생성 AI 기술을 활용하여 제한 없는 음악 재생과 창의성을 선보이는 새로운 형태의 음악을 선보입니다.
• 그들의 음악 플랫폼은 그래미 수상자와의 협력을 통해 개발되었으며, 독점적인 훈련 데이터셋을 활용하여 실시간으로 원본 음악을 생성합니다. 이 플랫폼은 스트리밍, 게임 등을 위한 대화형 음악 체험과 콘텐츠를 구현합니다. 또한, 유연한 API를 통해 음악 기술을 제공할 예정입니다.
• WarpSound의 혁신적인 대화형 공연은 Mastercard에서부터 YouTube Live, Tribeca Festival, The Sandbox까지 다양한 플랫폼에서 관객들에게 창의적인 경험과 생성적인 음악의 매력을 선보입니다.
• WarpSound의 대표 아티스트들은 생성적인 음악을 살려낼 수 있는 존재로, 미래의 음악 재생, 협업 및 실험을 위한 플랫폼을 만들어냅니다.
• AI 음악 플랫폼의 기술을 활용하여, WarpSound는 디지털 컬렉터 아이템을 대규모로 만들어내고, 소유권, 커뮤니티, 음악적 정체성 및 표현의 새로운 형태를 창출합니다.

3DFY.ai는 텍스트로부터 고품질의 3D 모델을 생성하기 위해 생성적 인공지능을 사용합니다. 이를 통해 3D로 자신을 표현할 수 있습니다.

기존의 솔루션인 사진측량, 3D 스캐닝 및 수동 생성은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 확장성이 없어서, 현재 3D 콘텐츠에 대한 수요를 충족시키지 못하고 있습니다. 3DFY.ai는 미래의 요구사항을 충족하기 위해 구축되었습니다.

3DFY.ai의 기술은 고품질의 3D 에셋을 대량으로 생성하기 위해 설계되었습니다. 자동화를 통해 인력을 제거하여 제한이 없는 3D 에셋 생성을 가능하게 합니다.

우리의 서비스는 개인 창작자를 위한 텍스트-3D 웹 서비스인 3DFY Prompt playground와 기업 통합을 위한 텍스트-3D API인 3DFY Prompt API를 제공합니다. 또한 AR/VR, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 서비스를 제공합니다.

더 자세한 내용은 3DFY.ai가 어떻게 비즈니스를 3D 세계로 이끌 수 있는지 알아보세요.

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