일하는 시간을 절약할 수 있는 10가지 강력한 AI 도구:

1. Eightify.app - AI 유튜브 요약
2. Cohesive.so - 신비한 콘텐츠 만들기
3. Charley.ai - 3단어를 10,000개로 바꾸기
4. Scispace.com - AI 연구 보조
5. Stockimg.ai - AI로 이미지 만들기
6. PDF.ai - 어떤 문서와도 채팅하기
7. Beautiful.ai - AI 프레젠테이션 만들기
8. Fliki.ai - AI로 텍스트를 비디오로 바꾸기
9. Uizard.io - 몇 분 안에 멋진 디자인 만들기
10. Tome.app - AI로 강력한 이야기 만들기

Google은 지난 주 발표한 새로운 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)인 PaLM 2를 이전 버전보다 훨씬 많은 양의 훈련 데이터를 사용하여 만들었습니다. CNBC이 입수한 내부 문서에 따르면 PaLM 2는 3.6조 개의 토큰으로 훈련되었으며, 2022년에 출시된 이전 버전인 PaLM은 7800억 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 이전 버전보다 훨씬 많은 양의 훈련 데이터를 사용한 PaLM 2는 더욱 발전된 코딩, 수학, 창작적 글쓰기와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

Google은 인공지능 기술의 강력함과 검색, 이메일, 워드 프로세싱, 스프레드시트 등에 적용될 수 있는 능력을 자랑하고 있으나, 훈련 데이터의 크기나 세부 내용 등은 공개하기를 꺼리고 있습니다. 이는 경쟁 업체들과의 경쟁 상황 때문이라고 합니다. 하지만 인공지능 기술의 발전으로 인해 투명성의 필요성이 커지고 있습니다.

PaLM 2는 100개의 언어를 지원하며, 이미 회사의 실험용 챗봇인 Bard를 비롯한 25개의 기능과 제품에 적용되고 있습니다. 이 모델은 Gecko, Otter, Bison, Unicorn의 4가지 크기로 제공됩니다. 또한, Google은 PaLM 2가 이전 모델보다 더 작아진 것을 발표했으며, 이는 기술의 효율성이 높아지면서 더 복잡한 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다.

Facebook의 LLM인 LLaMA는 1.4조 개의 토큰으로 훈련되어 있으며, OpenAI의 최신 LLM인 GPT-4에 대한 자세한 내용은 공개되지 않았습니다. 이와 같은 인공지능 기술의 발전으로 인해 투명성에 대한 요구가 커지고 있습니다.

Summary

💡 AI 기술의 발전으로 모바일 통신과 컴퓨팅이 빠르게 변화하고 있으며, AI를 클라우드가 아닌 모바일 기기에서 실행하는 것이 경제적으로 효율적일 수 있다는 전망이 나타나고 있습니다.

Facts

• 📱 Google은 최신 대형 언어 모델인 PaLM 2의 축소판인 Gecko를 삼성 갤럭시 핸드폰에서 실행하는 데 성공했습니다.
• ⚙️ 모바일 핸드폰의 미사용 처리 능력을 활용하면 AI 기반 서비스의 비용을 저렴하게 할 수 있으며, 생성 모델 AI를 사용한 챗봇 등을 더욱 효과적으로 구현할 수 있습니다.
• 🚀 작은 규모의 AI 모델의 발전으로 기업들은 대규모 모델보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원으로도 필요한 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다.
• 👥 대부분의 기업들은 다양한 작은 모델을 결합하여 필요한 AI 서비스를 구현할 것으로 예상되며, 오픈소스 모델을 사용하여 기술을 자체 데이터에 맞게 세밀하게 조정하는 것이 가능해집니다.
• ⏰ 모바일 핸드폰에서 AI 모델을 실행하면 대기 시간이 감소하고, 개인 데이터 처리를 핸드폰에서 처리함으로써 개인 정보 보호도 강화될 수 있습니다.
• 📱 모바일 애플리케이션은 음성 및 이미지를 중심으로 개발되며, 텍스트 중심의 애플리케이션보다 다양한 입력을 다룰 수 있는 멀티모달 모델에 주목할 전망입니다.
• 🍎 Apple은 현재 AI 기술에 대한 과도한 기대에 대해 신중한 입장을 취하고 있으며, 앱 개발자들이 기술을 활용할 수 있도록 도와줄 가능성이 높습니다.

요약

Flawless는 영화 제작자, 엔터테인먼트 회사 및 배급사를 위한 영화적 품질의 AI 기반 도구를 제공합니다.

사실

• 🏆 TIME "올해의 발명품" 수상
• AI 파워 툴을 통해 제한 없이 창작할 수 있습니다.
• Flawless 팀은 할리우드 영화감독, 편집자 및 업계 임원으로 구성되어 있습니다.
• 다양한 도구를 살펴보고 필요한 도구를 확인하세요.
• 프로젝트에 대해 말씀하고 견적을 받으세요.
• 생각한 영상을 구현하기 위해 제작 전문가와 협력하세요.
• 좋은 영화를 더욱 훌륭하게, 훌륭한 영화를 글로벌하게 만들 수 있습니다.
• 다음 세대 영화 제작 도구를 사용하기 위해 연결하세요.

요약

ChatGPT를 코딩 멘토로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼입니다. ChatGPT를 사용하여 Python 코드를 디버깅하고 개선하며, 코드 스타일과 품질을 향상시키는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 코드 스니펫의 대체 구현 방법을 탐색하고 프로그래밍 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

사실

• 💡 ChatGPT를 사용하기 위해 설정하는 방법
• 🐞 ChatGPT를 사용하여 코드를 디버깅하는 방법
• 🎨 코드 스타일과 품질을 개선하는 방법
• 👥 ChatGPT와 함께 페어 프로그래밍하는 방법
• ⚙️ 코드 스니펫의 대체 구현 방법 탐색
• ❓ 프로그래밍 질문에 대한 답변 얻는 방법
• ❗ ChatGPT의 잘못된 정보와 관련된 주의 사항

인공지능 기술은 우리의 삶과 경제, 사회, 군사, 의학 등에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이에 따라 인공지능 분야에서 사용되는 용어들의 이해는 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 인공지능, 생성 AI, 훈련 데이터, 알고리즘적 편견, 인공 일반 지능, 자율적 에이전트, 프롬프트 체이닝 등에 대해 설명하며, 이러한 용어들이 인공지능 기술을 이해하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.

인공지능은 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 모방하거나 대체하는 컴퓨터 프로그램이나 시스템입니다. 생성 AI는 인공지능이 창작적인 작업을 수행하는 능력을 의미합니다. 예를 들어, 생성 AI는 인공지능 작가, 작곡가, 화가 등의 역할을 수행할 수 있습니다.

훈련 데이터는 인공지능 알고리즘을 훈련시키기 위해 사용되는 데이터입니다. 이 데이터는 인공지능이 패턴을 인식하고 예측하는 데 사용됩니다. 하지만 이러한 데이터가 편향되어 있거나 불균형적일 경우, 알고리즘적 편견이 발생할 수 있습니다. 이는 인공지능이 일부 그룹을 차별하거나 부당한 결과를 내놓을 수 있다는 의미입니다.

인공 일반 지능은 인간의 지능을 완벽하게 모방하는 인공지능을 의미합니다. 현재까지는 이러한 인공지능을 만드는 것이 어렵지만, 인공 일반 지능은 인공지능 분야의 궁극적인 목표 중 하나입니다.

자율적 에이전트는 환경을 인식하고 의사결정을 내릴 수 있는 인공지능 시스템입니다. 이러한 시스템은 자율적으로 행동하고 다른 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어, 자율적 에이전트는 자율주행 자동차나 로봇 등에 사용될 수 있습니다.

프롬프트 체이닝은 인공지능이 이전에 학습한 지식을 활용하여 새로운 작업을 수행하는 기술입니다. 이를 통해 인공지능은 새로운 상황에서도 이전에 학습한 지식을 바탕으로 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 인공지능 용어들은 인공지능 기술을 이해하는 데 도움이 되며, 인공지능을 규제하는 데도 활용될 수 있습니다. 이해하기 어려운 인공지능 용어들에 대한 기본 지식을 갖고 있으면, 이 분야를 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.