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구글 Gemma 사용법

Gemma란? DeepMind, Google이 최근 Gemma를 공개했습니다. 이는 그 이전의 모델들과는 달리 open-weight architecture를 특징으로 하는 최신 대규모 언어 모델(LLM)입니다. https://ai.google.dev/gemma Gemma - Google의 경량형 첨단 개방형 모델 제품군 | Google AI for Developers 오픈소스 경량 언어 모델 제품군인 Gemma를 소개합니다. 빠른 시작 가이드, 벤치마크, Google Cloud에서 학습 및 배포를 살펴보고 커뮤니티에 참여하여 AI 연구를 발전시키세요. ai.google.dev 사용법 Google에서 공개한 LLM 답게 JAX를 사용하여 Gemma를 사용하실 수 있습니다. 물론, Pytorch 혹은 C++..

카테고리 없음 2024.02.25

완전한 오픈소스와 언어모델 / OLMo: Open Language Model

최근 AI2는 Huggingface와 Github을 통해 대규모 언어 모델을 훈련하고 실험할 수 있는 프레임워크를 공개하며 첫번째 오픈 언어 모델(OLMo)를 출시했습니다. 아래 링크는 관련 논문 및 사이트입니다. Github: https://github.com/allenai/OLMo GitHub - allenai/OLMo: Modeling, training, eval, and inference code for OLMo Modeling, training, eval, and inference code for OLMo - GitHub - allenai/OLMo: Modeling, training, eval, and inference code for OLMo github.com 공개 블로그: https://b..

MACHINE LEARNING 2024.02.11

대화형 에이전트(Conversational Agent)란?

대화형 에이전트(Conversational Agent)란? 대화형 에이전트, 종종 챗봇(Chatbot)이라고 불리는 것은 자연어를 통해 사용자와 대화를 시뮬레이션할 수 있는 인공지능(AI) 소프트웨어의 일종입니다. 이러한 에이전트는 메시징 애플리케이션, 웹사이트, 모바일 앱 또는 전화를 통해 사용자와 자연스러운 대화를 나눌 수 있습니다. 대화형 에이전트는 고객 서비스, 요청 라우팅, 정보 수집 및 의료 및 금융 부문에서 증상 확인, 온라인 거래와 같은 작업을 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 대화형 에이전트(Conversational Agent)의 유형 대화형 에이전트는 크게 두 가지 범주로 분류될 수 있습니다: - 규칙 기반 에이전트(Rule-Based Agents): 이러한 에이전트는 사전 정의..

카테고리 없음 2024.02.03

논문 리뷰 / RAG VS FINE-TUNING: PIPELINES, TRADEOFFS, AND A CASESTUDY ON AGRICULTURE

Original Paper: https://arxiv.org/abs/2401.08406 RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture There are two common ways in which developers are incorporating proprietary and domain-specific data when building applications of Large Language Models (LLMs): Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Fine-Tuning. RAG augments the prompt with the external arxiv.org 본 포스트는 매..

MACHINE LEARNING 2024.01.28

OpenAI Assistant API 활용 예제 (Python Code) / ChatGPT

지난 11월 06일 OpenAI는 DevDay를 통해 새로운 Assistant API를 공개하였습니다. Assistant는 "Code Interpreter, Retrieval, Function calling" 과 같은 다양한 도구를 활용할 수 있습니다. 현재 베타 버전으로, 특정 Instruction과 model selection을 통해 사용자 정의 assistant를 생성할 수 있습니다. Assistant를 활용하는 것은 다음과 같은 절차에 의해 구성됩니다. 1. 어시스턴트 생성 - 어시스턴트에 대한 사용자 정의 지침 정의. - 모델 선택 및 Code Interpreter, Retrieval, Function calling과 같은 도구 활성화 여부 선택. 2. 대화 플로우 - 사용자가 대화를 시작하면 ..

MACHINE LEARNING 2023.11.12

Google, 더욱 강력해진 Bard (19, Sep, 2023)

KEY TAKEAWAYS: Bard Extensions의 도입 "Google it" 버튼 도입 Bard 와의 대화 공유 및 확장 기능 추가 PaLM 2 - 최신 강화학습 기술 적용 https://bard.google.com/updates https://bard.google.com/updates bard.google.com 본문 최근 Google Bard가 업데이트를 했다는 소식이 알려졌다. 이번 업데이트에는 사용자의 편의성을 높이고 기능을 개선하는 다양한 내용이 포함되어 있다. 주요 내용은 다음과 같다. Bard Extensions: 사용자가 Bard의 기능을 사용자 지정하고 확장할 수 있는 기능이 추가되었다. "Google it" 버튼: 사용자가 Bard에게 Google 검색을 수행하도록 요청할 수 있..

카테고리 없음 2023.09.24

Microsoft LIDA 사용법

Microsoft 에서 오픈소스와 함께 제공하는 서비스인 LIDA에 대해 설명하고 사용법에 대해 알아보겠습니다. https://github.com/microsoft/lida GitHub - microsoft/lida: Automatic Generation of Visualizations and Infographics using Large Language Models Automatic Generation of Visualizations and Infographics using Large Language Models - GitHub - microsoft/lida: Automatic Generation of Visualizations and Infographics using Large Language Mode..