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[Cloud] 클라우드 컴퓨팅이란? 디지털 혁신의 시대에 접어들면서, 비즈니스 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 클라우드 컴퓨팅이 자리잡고 있습니다.클라우드 컴퓨팅은 단순히 데이터를 저장하고 애플리케이션을 실행하는 것을 넘어, 기업의 운영 방식, 협업 방식, 그리고 시장에서의 경쟁력을 획기적으로 개선하는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 이번 포스팅에서는 클라우드 컴퓨팅이 무엇인지, 왜 중요한지에 대해서 다룰 예정입니다.  클라우드 컴퓨팅이란?인터넷을 통해 다양한 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석 도구 등)을제공하는 서비스 클라우드 컴퓨팅은 물리적인 하드웨어나 소프트웨어를 직접 소유하고 관리할 필요 없이 필요한 자원을 빌려 쓸 수 있게 해줍니다. 클라우드 컴퓨팅은 크게 다음과 같.. 더보기
[LLM] 대형 언어 모델, LLM의 고급 활용 기술 소개 Introduction최근 몇 년간 OpenAI의 GPT 시리즈와 Huggingface 모델들 같은 대형 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 이끌어 왔습니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 작업을 놀라운 수준으로 수행할 수 있습니다. LLM에 대한 자세한 설명은 다음 포스팅을 참고하시면 됩니다. [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용"됩니다. LLM은 주로 수십억 개의 단어로부터 학습되며, 이를 통해 자연어yeonjinj.tistory.com 그러나 이러한 모.. 더보기
각 분야 별 딥러닝 논문 추천 - 자연어(NLP, RNN) Introduction인공지능(AI)과 딥러닝의 혁신은 우리가 일상적으로 접하는 많은 기술에 깊숙이 스며들어 있습니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 딥러닝은 눈부신 성과를 거두며 우리의 삶을 변화시키고 있습니다. 의료 분야에서는 AI가 질병을 조기에 진단하고, 자동차 산업에서는 자율 주행의 핵심 기술로 자리 잡으며 안전하고 효율적인 이동 수단을 제공하고 있습니다.  이러한 기술의 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 인해 딥러닝 관련 연구가 빠른 속도로 진화하고 있습니다. 매년 수많은 논문이 발표되며, 학계와 산업계에서 딥러닝의 가능성을 탐구하고 새로운 혁신을 이루기 위한 노력이 끊임없이 이어지고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 발표된 논문들은 딥러닝의 최신 동향과 미래 방향성을 .. 더보기
[langchain] Embeddings(임베딩)의 역할과 중요성 지난 포스팅에서 LangChain에 대해 소개했습니다.LangChain에 대해 더 알고 싶으시다면 아래 포스팅을 참고하시면 됩니다.  [LLM] LangChain이란?이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다.  [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트yeonjinj.tistory.com 이번 포스팅에서는 LangChain의 주요 구성 요소 중 하나인 embeddings에 대해 자세히 알아보겠습니다. LangChain은 다양한 NLP 및 ML 작업을 수행하는 데 필요한 강력한 도구들을 제공합니다. 주요 구성 요소로는 LLM (Large Lang.. 더보기
[langchain] LangChain에서 Prompt Template 사용하기 LangChain은 자연어 처리(NLP) 작업을 보다 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 이와 관련된 글은 다음 포스팅을 참고하시면 됩니다.  [LLM] LangChain이란?이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다.  [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트yeonjinj.tistory.com 이번 포스팅에서는 LangChain의 구성 요소 중 하나인 Prompt Template에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Prompt Template언어 모델에게 특정한 방식으로 질문을 던지기 위해 사용되는 템플릿 이는 자연어.. 더보기
[LLM] LangChain이란? 이전 포스팅에서 대규모 언어 모델(LLM)의 기능 및 활용 사례를 살펴보았습니다.  [LLM] LLM이란?(Large Language Model)LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용"됩니다. LLM은 주로 수십억 개의 단어로부터 학습되며, 이를 통해 자연어yeonjinj.tistory.com 이번 글에서는 LLM을 더욱 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있는 LangChain 프레임워크에 대해서 알아보겠습니다. LangChain자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크 LangChain은 여러 NLP 작업을 연결하고, 다양한 언어 모델과 도구를 통합하여 복잡한 자연어 처리 애플리케이션을.. 더보기
오픈AI 새 모델 'GPT-4o', 영화 Her의 실현? 오픈 AI가 우리 시간으로 5월 14일 화요일 새벽 2시, 새로운 플래그십 모델인 GPT-4o을 발표했습니다. 'o'는 'omni', 즉 모든이라는 뜻을 가지고 있다고 합니다.   이 모델은 사람처럼 보고, 듣고, 말하는 것은 물론, 감정까지 주고받을 수 있다고 합니다. 추가적으로 응답속도가 232밀리초로, 사람의 평균 답변 속도인 320밀리초보다 빠르다고 합니다. 지금까지의 언어모델은 이미지, 동영상, TTS 등의 분야가 각각 특화된 모델들이 존재했지만, GPT-4o에서는 멀티모달 능력을 통해 언어모델이 글자만을 이야기하는 것이 아니라 멀티미디어 작업을 수행할 수 있습니다.  GPT-4o의 개선사항그렇다면 GPT-4에 비해 어떤 점이 특히 개선되었을까요? 1. 속도 성능 개선GPT-4에 비해서 GPT-.. 더보기
[LLM] LLM이란?(Large Language Model) LLM(Large Language Model)대규모 언어 모델 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용"됩니다. LLM은 주로 수십억 개의 단어로부터 학습되며, 이를 통해 자연어를 이해하고 문장을 생성할 수 있는 능력을 개발합니다.  LLM의 예시 1. GPT 시리즈(OpenAI)LLM의 대표적인 예시라고 할 수 있죠. 2018년에 최초로 발표한 GPT-1을 시작으로, 현재는 GPT-4까지 출시되었습니다. GPT-5도 곧 나온다는 이야기가 있던데, 점점 성능이 좋아져서 기대하는 중입니다. 특히 GPT-4는 다양한 언어를 더 잘 이해하고, 복잡한 개념을 더 정확하게 처리할 수 있는 능력이 향상되었다는 특징이 있습니다. 모든 GPT 모델은 Transformer 아키텍처를.. 더보기

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