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Gpt4All을 이용하면 PC에서도 무료로 GPT를 사용한다. Gpt4all 은 GPT4All은 로컬에서 실행되는 무료 대화형 챗봇입니다. 이 모델은 GPU나 인터넷 연결이 필요하지 않으며, 사용자의 하드웨어에서 실시간 추론이 가능합니다. 대형 인프라를 이용한 LLM 기술로 OpenAI, Dall-E 등과 같은 서버 기반 대형 플랫폼 서비스도 있지만, 모바일 단말에서도 작동가능한 소형 언어 모델(sLLM)로도 원하는 결과를 얻을 수 있을 만큼 발전하였습니다. 최근 GPT4와 같은 클라우드 서비스를 이용하는 것처럼 모바일 디바이스, 자동차, MS 코파일럿 같은 프로그램 개발툴, 디자인툴등의 솔루션, 폐쇄망내 시스템 등 어디에서나 GPT를 이용하는 시대가 되었습니다. GPT4All을 이용하면 PC에서도 gp..

Llama2 는 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있는 대규모 오픈 소스 언어 모델입니다. 자율주행차부터 챗봇까지, AI혁명으로 사회 전반의 삶의 변화가 일어나고 있습니다. AI의 가장 흥미로운 발전 중 하나는 대규모 언어 모델의 생성입니다. 이러한 모델은 일관되고 이해하기 쉬운 새로운 텍스트를 생성하기 위해 기사 및 소셜 미디어 게시물과 같은 대량의 데이터에 대해 훈련되었습니다. 대규모 언어 모델의 잘 알려진 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Google Bard, Meta의 Llama 2가 있습니다. Meta는 Microsoft와 협력하여 Lama 2 모델을 출시했습니다. Llama2 AI모델에 대한 소개 Llama 2는 페이스북 모회사 메타의 AI 그룹에서 개발한 대규모 언어 ..

[인공지능 기술] RAG를 위한 라마인덱스의 정리 - llamaindex 의 특징 라마인덱스(LlamaIndex)와 ChatGPT라마인덱스(LlamaIndex)는 RAG(Retrieval Augmented Generation)을 구현할 때 유용한 프레임워크입니다.ChatGPT는 방대한 학습된 데이터(LLM)를 이용하여  번역, 요약, 설명 등을 할 수 있는 기술이지만 최신의 정보나 특정 도메인의 지식을 설명하지 못하는 경우 RAG( Retrieval Augmented Generation) 방식으로 데이터의 증강이 필요합니다.이 경우 라마인덱스를 이용하여  ChatGPT가 새로운 도메인의 데이터를 검색하고 응답할수 있도록 데이터를 벡터화 하는 임베딩의 과정을 거쳐 데이터를 활용 할 수 있습니다. RAG(R..

[인공지능 GPT를 이해하는데 알아야 하는 용어들] GPT(Generative Pre-trained Transformer) LangChain LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델) Vector Embedding(벡터 임베딩) Vector Database (벡터 데이터베이스) Tokenize (토큰화) 사용자가 GPT를 이용하는 과정을 심플하게 이해하기 GPT에 대한 내용보다 작동되는 과정을 이해하고 어떻게 하면 만들수 있을까를 고민하면서 업데이트를 하고 있습니다. 조금씩 발전 하는 오늘이 되는데 보탬이 되면 좋겠습니다. GPT3.5의 작동 과정 사용자가 GPT를 이용하는 과정을 심플하게 표현하면 질문을 이해하고 학습된 데이터에서 결과를 읽고 답변하는 것입니다. GPT3.5의 제..

정말 알아두면 좋은 AI 도구 트렌드 - AI Trending Tools 🍎 CoachVox: 인공지능서비스에이전트 생성형 AI로 자신의 AI 버전을 생성 : create an AI version of yourself to generate leads 콘텐츠와 스타일에 맞춰 훈련된 AI로 콘텐츠와 코칭 스타일을 사용하여 고객에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 방법을 리딩하거나 상담하도록 합니다. https://coachvox.ai/ 🍉 FineShare: 영상효과​ 비디오 및 회의 기능을 자동으로 생성 ( streamlines video & conference capabilities ) 풍부한 이미지, 음향 효과, 템플릿 라이브러리를 이용하여 자신만의 매력적인 화상 회의 가능 https://www.fine..

인공지능 - 음악을 작곡하는 AI도구[생성형 음악 제작 도구] 1. AudioCraft 2. OpenAI Jukebox 와 MuseNet 3. Amper Music 4. Soundful 5. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) 6. Ecrett Music 7. Soundraw 8. Amadeus Code 가트너의 설문조사에 따르면, 인공지능을 사용한 적이 있는 기업의 55%는 새로운 애플리케이션을 개발할 때 이미 인공지능을 우선시하는 것을 목표로 삼고 있다고 합니다. 그만큼 인공지능의 시대는 가속화 되고 있습니다. 최근 몇 년 동안 언어 모델을 포함한 생성 AI 모델은 질문에 대한 텍스트 설명이나 요약에서 부터 음성 모델, 이미지 및 비디오 생성까지 지원되고..

인공지능 챗봇 chatGPT로 글을 쓰는 자율 지능의 시대가 온다. 거대 인공지능은 자율 지능의 시대로 전환하는 시작이라고 봐야 할까요? 지금까지 인공지능은 사람이 알고 있는 것과 원하는 내용을 기계에게 알려주고 학습을 시켜 왔다면 앞으로는 기계가 생각하고 사람이 따라가야 하는 시대가 되는 듯합니다. 자동차 운전기사가 내비게이션만 따라가면 되듯이 자율 지능은 인간의 생각을 단순하게 만들 수도 편리하게 할 수도 있다는 생각이 듭니다. 자율지능화된 chatGPT로 원하는 주제로 시를 지을 수 있습니다. 자율 지능은 자율 지능은 기계 또는 인공 지능 시스템이 인간과 유사한 수준의 학습, 추론, 판단, 의사 결정 등을 수행하는 능력을 의미합니다. 이러한 시스템은 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 새로운 상황에..

(기술 트렌드)빅데이터 처리 환경의 변화와 미래 ❤️ 근래의 빅데이터 기술은 데이터를 수집.저장.변환처리 에 필요한 스토리지 기술의 발전과 함께 데이터 처리 방식과 도구의 발전으로 이어져 있습니다. ❤️ 각 스토리지 기술의 발전과 데이터 시장의 변화를 정리 해 봅니다. 1. Sequential Access Method - Sequencing processd by tape device 80년대 데이터 베이스는 테입 디바이스에 저장되어 순차적인 읽기와 쓰기가 용이한 순차 접근 방식 (Sequential Access Method)은 데이터를 연속적으로 접근하는 방식을 사용 했습니다. 이 방식에서는 데이터를 순서대로 읽거나 쓰는 것이 주된 작업을 사용했습니다. 당시 테이프 디바이스는 대용량 데이터를 저장하기 위..

인공지능 관련 ebook 모음 Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance(2020) http://202.91.76.90:81/fdScript/RootOfEBooks/EBook-Collection/CSE/Hariom_Tatsat,_Sahil_Puri_,_Brad_Lookabaugh_Machine_Learning_and.pdf Machine Learning with Python for Everyone (2020) https://mariapilot.noblogs.org/files/2020/10/Machine-Learning-With-Python-For-Everyone-Pearson-2020.pdf Machine_learning_with_python (..

한 가지 이상 을 배우기 전에는 아무것도 이해하지 못한다 - 마빈 민스키 - (전략)2022년이후의 10대 전략 예측 '인공지능의 아버지'라고 불리는 마빈 민스키(*)는 “한 가지 이상 을 배우기 전에는 아무것도 이해하지 못한다 ”고 말했다 . (*)마빈 리 민스키(Marvin Lee Minsky, 1927년 8월 9일 ~ 2016년 1월 24일)는 인공지능(AI) 분야를 개척한 미국인 과학자 [ #애자일 #플러머 #가트너 #2022년전략예측 ] 2022년 이후 10대 전략에 대한 예측 (가트너)는 다음과 같이 정리하고 있다. ( 펠로우 대릴 플러머는 IT 리더들이 동시에 여러 전략적 방향으로 움직일 수 있어야 한다고 강조, 가트너가 전망한2022년도 주요 IT 트렌드에는 기술이 아닌 사람 관련 내용이 ..

2021 ICT 산업전망 컨퍼런스 - TRACK1- Digital, Network, AI 4차 산업이라는 말이 우리에게는 새로운 이상으로 받아들이는 키워드에 불과했지만 3년 사이 생활의 전반에서 또 산업의 전반에서 인공지능의 사회로 전환되는 과도기를 맛보게 된다. 그리고 인공지능에 따라 일자리가 줄고 있고 새로운 일자리 문화가 만들어 져야 한다. 그러나 최근 이러한 문화는 플랫폼 사업에 의해 일자리가 줄어 드는것은 더욱 가속화되고 새로운 직장과 일자리를 만들어 가는 것은 둔화 된다는 것이다. 이것은 자동화를 통해서 일의 속도를 줄이는 량은 인공지능을 통해 가속화 되고 있다는 것이다. 산업 전반에서 인공지능으로 돈을 버는 이는 누구이며, 일자리를 자동화로 잃어가는 사람의 수는 증가되고 있다. 물론 새로운 ..