인공지능과의 연관성은? 제목: 대규모 언어 모델이 MLOps 워크플로우를 변경할까요?
본문 요약: - 대규모 언어 모델(LLMs)을 프로덕션 레디 상태로 만드는 것은 어렵습니다. - 프롬프트 엔지니어링의 엔지니어링 불규칙성과 자연어의 모호성으로 인해 LLM의 한계가 더욱 심화됩니다. - 본문은 세 가지 부분으로 나뉘어 있습니다. - 첫 번째 부분에서는 LLM 응용 프로그램의 제작 과정에서 마주치는 주요 도전과 그에 대한 해결책에 대해 논의합니다. - 두 번째 부분에서는 여러 작업을 구성하고, 제어 흐름(예: if 문, for 루프)과 도구(SQL executor, bash, 웹 브라우저, 타사 API 등)를 결합하여 더 복잡하고 강력한 응용 프로그램을 만드는 방법을 설명합니다. - 세 번째 부분에서는 LLM 위에 구축된 많은 기업의 성공적인 사례와 그것들을 작은 작업으로 구성하는 방법을 다룹니다.
ChatGPT의 생각: - LLM은 혁신적인 기술입니다. 그러나 프로덕션 레디 상태로 만들기 위해서는 많은 노력이 필요합니다. - 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 LLM 응용 프로그램을 만들 때 주의해야 할 몇 가지 도전이 있습니다. 이를 극복하기 위해서는 엄격한 엔지니어링 접근 방식이 필요합니다. - 다양한 작업을 조합하고 여러 도구를 사용하여 LLM 응용 프로그램을 더욱 복잡하고 강력하게 만들 수 있습니다. - LLM을 사용한 많은 성공 사례가 있지만, 이러한 응용 프로그램을 구축하려면 여러 작은 작업으로 구성해야 합니다. |
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Title: OpenAI CEO Sam Altman announces global spring tour
내용 요약:
- OpenAI CEO Sam Altman이 전 세계 17개 도시에서 OpenAI를 홍보하는 '글로벌 스프링 투어'를 진행할 계획을 발표함. - 이번 투어는 OpenAI가 여러 문제에 직면하고 있는 시기에 진행됨. 이 중 일부는 AI '일시 중단'을 요구하는 엘론 머스크, 스티브 워즈니악 등의 오픈 레터, 데이터 개인 정보 보호 문제로 인한 ChatGPT 금지 조치 등이 포함됨. - OpenAI의 홍보가 필요한 상황에서 이번 투어는 정치적인 영향력과 경쟁자들로부터 벗어나기 위해 중요한 역할을 할 것으로 기대됨. - OpenAI의 발표물과 관련된 다른 뉴스를 강조하고, LinkedIn의 새로 출시된 생성 모델 AI 도구 개발 경험 등을 다룸. - 일본 총리와의 만남에서 Altman은 OpenAI 사무실 개설과 일본 정부의 AI 기술 도입 가능성에 대해 이야기함. 일본 정부는 ChatGPT와 같은 기술을 도입할 가능성을 평가 중인 것으로 전해짐.
ChatGPT와 같은 AI 기술을 도입하는 데 있어서 데이터 개인 정보 보호 등의 문제를 해결할 필요가 있다는 지적이 제기되고 있음. OpenAI의 투어가 이러한 문제들에 대한 해결책을 제시하거나, AI 기술 도입에 대한 방안을 제시한다면 긍정적인 효과를 기대할 수 있음. 그러나 경쟁 업체들의 발전과 규제의 강화로 인해 OpenAI가 직면하는 문제는 아직 해결되지 않은 상태이며, 이에 대한 대처 방안 마련이 필요할 것으로 보임. |
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제목: 2023년 Q2 메타버스 현황
주요 내용: - 2006년부터 가상 세계를 추적하고 분석하며, 기업 및 브랜드가 메타버스를 연구하는 데 필요한 주요 데이터를 제공 - 총 월간 활성 사용자(MAU) 수 = 5.2억 - 브라우저/앱 MAU = 5.06억, VR MAU = 1400만, Web2 MAU = 5.125억, Web3 MAU = 75만 - 평균 사용자 연령 = 13%의 총 MAU가 만 18세 미만이며, 이들의 비율은 86% - 총 가상 세계 수는 154개 - 관련 기사: 메타버스 우주 Q2 2023, 맥도날드가 메타버스에 진출, Web3 메타버스 지수
제 생각: 메타버스는 최근 몇 년간 빠르게 성장하고 있는 산업으로, 많은 기업들이 이미 진입하거나 진입을 고려하고 있습니다. 이번 보고서를 통해 현재 메타버스의 상황과 향후 전망을 파악할 수 있습니다. 사용자 수 측면에서는, 브라우저/앱 기반의 메타버스가 큰 비중을 차지하고 있으며, VR 기반의 메타버스는 아직 상대적으로 작은 규모입니다. 또한, 만 18세 미만의 사용자 비율이 높은 것으로 나타났는데, 이는 더욱 많은 기업들이 메타버스에 관심을 가지게 된 배경 중 하나입니다. 앞으로 메타버스가 어떻게 발전해 나갈지, 이를 바탕으로 어떤 전략을 세울지에 대해 많은 생각이 필요할 것으로 생각됩니다. |
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제목: 데이터는 새로운 석유? 인공지능과의 관련성은?
- "데이터는 새로운 석유"는 데이터가 기업과 조직에게 가치 있는 자원이 되는 가능성이 있으며, 그 자원을 사용 가능한 형태로 정제하고 가공해야 한다는 비유 - 석유가 기술 발전과 경제 성장을 견인해왔듯이, 데이터도 결정 과정에 활용되고, 혁신을 주도하며, 경제 성장에 기여함 - 대용량 데이터와 딥러닝 등의 기술 발전으로 인해 데이터의 중요성이 증대되고 있으며, 머신러닝 알고리즘에 필요한 훈련 데이터의 양이 증가하면서 데이터는 더욱 중요한 자원이 되고 있음 - 훈련 데이터가 정제되고 가공되어야 머신러닝 알고리즘이 잘 작동하며, 그렇지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있음 - 단순히 데이터를 보유하는 것은 가치가 없으며, 데이터에서 통찰력을 추출하고 처리할 수 있어야 비로소 가치를 가질 수 있음
AI 기술 발전과 함께 데이터의 중요성이 더욱 증대되고 있으며, 데이터를 정제하고 가공하는 과정에서 훈련 데이터가 필요하다는 것이 중요한 포인트입니다. 하지만 데이터가 아무리 많아도 품질이 좋지 않으면 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 것도 고려해야 합니다. 따라서, 데이터가 새로운 석유라는 비유가 어떻게 이루어졌는지와 데이터와 AI의 관련성에 대해 이해하는 것이 중요합니다. |
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