LLM을 활용한 컴퓨터 및 브라우저 사용 탐구
AI가 언어 모델에서 GUI와 웹 브라우저를 탐색하는 시스템으로 진화한 과정을 살펴보고, 혁신, 도전 과제, 인간-컴퓨터 상호작용의 미래에 대한 FlowHunt 팀의 인사이트를 확인하세요....
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AI
Large Language Models
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Large Language Models
MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스, 도구 및 기능에 안전하고 일관되게 접근할 수 있도록 해주는 오픈 스탠다드 인터페이스로, AI 시스템을 위한 'USB-C' 역할을 합니다....
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AI
Large Language Models
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MIT 연구진, 대형 언어 모델을 위한 새로운 인사이트와 도구 공개
MIT 연구진이 인간 신념에 대한 새로운 인사이트, 새로운 이상치 탐지 도구, 다양한 분야에서 AI 모델을 사용자 기대에 맞게 정렬하는 전략을 통해 대형 언어 모델(LLM)을 어떻게 발전시키고 있는지 알아보세요....
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AI
Large Language Models
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매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)은 대규모 사전 학습 모델을 특정 작업에 맞게 적은 수의 매개변수만을 업데이트하여 적응할 수 있게 하는 AI 및 NLP 분야의 혁신적인 접근법입니다. 이를 통해 연산 비용과 학습 시간을 줄이며 효율적으로 모델을 배포할 수 있습니다....
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PEFT
Fine-Tuning
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미스트랄 AI
미스트랄 AI와 그들이 제공하는 LLM 모델에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 어떻게 사용되는지, 그리고 무엇이 이들을 특별하게 만드는지 확인해보세요....
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AI
Large Language Models
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창발성
AI에서의 창발성은 시스템의 구성 요소들 간의 상호작용에서 발생하는, 명시적으로 프로그래밍되지 않은 정교하고 시스템 전체에 걸친 패턴과 행동을 의미합니다. 이러한 창발적 행동은 예측 가능성과 윤리적 문제를 야기하며, 그 영향을 관리하기 위한 안전장치와 지침이 필요합니다....
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AI
Emergence
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파운데이션 모델
파운데이션 AI 모델은 방대한 데이터로 학습된 대규모 머신러닝 모델로, 다양한 작업에 적응이 가능합니다. 파운데이션 모델은 NLP, 컴퓨터 비전 등 각 분야의 특화 AI 애플리케이션 개발을 위한 다재다능한 기반이 되어 AI 분야에 혁신을 가져왔습니다....
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AI
Foundation Models
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