다양한 프롬프트 기법을 요약하고, 이를 사용된 NLP 작업에 따라 그룹화합니다. 총 44편의 연구 논문에서 29개의 NLP 작업으로 분류하고, 39개의 프롬프트 기법을 다루었습니다. 이 중 대부분은 지난 2년 동안 발표되었습니다.

메타가 새로운 AI 모델 라마 3.2 (Llama 3.2)를 발표했습니다. 컴퓨터나 스마트폰처럼 작은 기기에서도 쉽게 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다.

데이터 분석을 처음 배울 때 대부분은 Pandas(판다스)로 시작합니다. Pandas는 직관적이고 강력한 도구로, 작은 데이터셋에서는 훌륭한 성능을 보여줍니다. 하지만 데이터가 커지면 점점 느려지고, 메모리 사용량도 기하급수적으로 늘어나죠. 코랩을 사용한다면 “RAM 초과”현상을 경험하게 됩니다. “더 빠르고 효율적인 방법 없을까?”라고 생각한 적이 있다면, 이제 Polars를 만날 준비가 된 겁니다. Polars가 뭐야? Polars는 Pandas의 장점을 이어받아, 더 빠르고 메모리 […]

AI 개인화 시대 오늘날 우리는 AI 개인화의 시대에 살고 있습니다. 넷플릭스가 추천하는 영화, 아마존이 제안하는 상품, 스포티파이가 만들어주는 플레이리스트. 이 모든 것들이 AI와 빅데이터 분석을 통해 각 개인에게 맞춤화되어 제공됩니다. 본 글에서는 AI 기술이 어떻게 데이터를 활용해 혁신적인 맞춤형 고객 경험을 창출하는지 살펴보겠습니다.   왜 개인화된 맞춤형 고객 경험이 중요한가? 현대 소비자들은 단순한 제품이나 서비스 […]

믹스트랄(Mixtral)로 잘 알려져 있는 미스트랄 AI(Mistral AI)가 첫 멀티모달 모델 ‘픽스트랄 12B(Pixtral 12B)’를 공개했습니다.

VERA (Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems) 는 RAG 시스템에서 LLM의 출력의 투명성과 신뢰성을 향상시키기 위해 설계된 프레임워크입니다. VERA는 RAG 시스템 평가 방식을 두 가지 중요한 방식으로 개선합니다.

오픈AI가 어려운 추론 문제를 해결하기 위한 언어 모델 ‘o1’을 공개했습니다! 답변을 하기 전에 더 많이 생각하여 여러 가지 전략을 시도하거나 오류들을 수정하도록 설계되어 있다고 하네요.

현재 전 세계 웹 프레임워크 사용량 1위를 차지한 리액트는 메타가 오픈소스로 공개한 자바스크립트 라이브러리입니다. 싱글 페이지 어플리케이션(SPA)과 가상 DOM을 통해 빠른 속도와 효율성을 제공하며, 서버 과부하를 줄이고 사용자 경험을 향상시킵니다. 이러한 장점으로 다양한 산업군의 테크 기업들이 리액트를 활용하고 있습니다. 프론트엔드 개발자가 되고자 한다면, 리액트의 감각을 끌어올리고 스킬을 다져보는 것을 추천합니다.

OP-RAG (Order-Preserve RAG)는 원본 텍스트에서 검색된 청크의 순서를 유지하는 방식입니다. 실험에서 청크의 순서가 답변 품질에 중요한 영향을 주는 것이 관찰되었습니다. 순서가 유지되면 RAG 의 답변 품질이 크게 향상되었습니다.

메타의 언어 모델 라마, 현재까지 허깅페이스에서 약 3억 5천만 번이나 다운로드됐다고 하는데요. 작년 이맘때 대비 무려 🔟배 이상이라는 사실, 알고 계셨나요?