모두의 이야기 블로그

LLM 성능 향상을 확인하기 위해서는 우선 LLM의 평가와 비용과 재현성 문제를 해결하는 모델이 필요합니다.뿐만 아니라 LLM 성능 향상을 위해서 필수적인 웹 에이전트를 효과적으로 배치하는 것 또한 중요해졌습니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 모델 보안에 대한 우려가 증가하고 있습니다.특히 백도어 공격은 LLM의 심각한 취약점으로 지적되며, 이는 모델이 특정 트리거에 노출될 때 의도된 오류 출력을 생성해 문제가 발생하고 있습니다.

오픈AI에서 챗GPT의 공정성(fairness)을 실험한 결과를 발표했습니다. 고정관념이 챗GPT의 응답에 어떤 영향을 미칠까요?

국민내일배움카드 발급 방법을 2024년 10월 최신 버전으로 확인하세요!

애플이 단순한 2D 이미지만으로 빠르게 3D 깊이 정보를 알아내는 기술 '뎁스 프로(Depth Pro)'를 공개했습니다.

고유값(eigenvalues)은 선형 대수에서 고유벡터(eigenvectors)와 관련이 있습니다. 이 두 용어는 주로 행렬 방정식에서 선형 변환의 분석에 사용됩니다. 고유값은 선형 방정식 세트와 연관된 특별한 스칼라 값입니다.

오늘 소개할 내용은 모두의연구소 아이펠캠퍼스 온라인 7기 코어과정에서 진행했던 아이펠톤 프로젝트입니다.아이펠캠퍼스 코어과정의 경우 단순히 모델을 응용하는 것을 넘어서서 플러터로 앱을 만들어서 데모영상까지 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

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.

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?

프론트엔드 개발, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 프론트엔드 개발자가 되기 위한 완벽한 학습 로드맵을 준비했습니다. 기초 개념부터 실무 스킬까지, 단계별 학습 방법과 실전에서 바로 적용할 수 있는 실습 팁까지 모두 소개합니다.