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Development/Artificial Intelligence 16

이젠 ChatGPT도 구시대 유물? 지금 바로 써야 할 10배 더 뛰어난 대안 툴[Claude, Cursor, Groq, V0, Gemini, Perplexity, Replit]

2022년에 ChatGPT가 처음 출시되었을 때, 이미 IT 업계에서 10년 가까이 경험을 쌓아온 제게도 그 등장은 상당히 충격적이었습니다. 늘 새로운 기술이 시장에 나오는 걸 봐 왔지만, ChatGPT만큼 전 세계적으로 빠르게 확산된 사례는 흔치 않았으니까요. 게다가 출시 5일 만에 100만 명의 사용자를 달성했다는 기록은 업계에서도 처음 듣는 엄청난 수치였습니다. 당시 저는 업무 문서 작성이나 간단한 프로토타이핑을 검증할 때 ChatGPT를 적극적으로 활용했습니다. 답변 정확도와 유연성이 놀라울 정도로 뛰어나서 “정말 새 시대가 열렸구나”라는 생각을 했습니다. 그런데 2년이 지난 지금, 저는 ChatGPT를 이전만큼 자주 사용하지 않게 되었습니다. 특정 질문에 대해 만족스럽지 않은 답변이 이어지기도 ..

[DeepSeek] DeepSeek R-1을 내 PC에 설치하고 사용하는 방법

들어가며최근 중국의 AI 기업 DeepSeek이 선보인 오픈소스 AI 언어 모델 DeepSeek R-1에 대한 이야기가 아주 뜨겁습니다. 어떤 사람들은 이 모델이 OpenAI의 모델에 비해 추론 능력이 대등하거나 오히려 더 뛰어나다고 주장할 정도입니다. 현재 DeepSeek은 무료로 제공되고 있어 사용자 입장에서는 반가운 소식이지만, 동시에 몇 가지 의문을 품게 만들기도 합니다. 이렇게 사용자들이 몰리는 상황에서 서버 비용은 어떻게 감당하고 있을까요? AI 모델을 돌리는 하드웨어 비용이 결코 저렴하지 않을 텐데 말이죠. 가장 합리적인 추측은 역시 데이터일 것입니다. AI 모델을 유지·개발하는 데에는 데이터가 필수적이며, DeepSeek 측에서도 사용자 데이터를 기반으로 자사의 양적 트레이딩 모델을 고도화..

AI 이미지 생성 — 99%가 모르는 충격적인 사실

이 글에서는 AI 이미지 생성 기술에 대해 깊이 있게 다루어보려 합니다. 많은 글들이 AI 이미지 생성기 중 어떤 것이 "최고"인지 묻곤 합니다. 하지만 사실 그렇게 간단한 문제가 아닙니다. 각 이미지 생성기마다 강점과 약점이 있기 때문입니다. Dall-e 3 vs Flux.1 vs Leonardo.ai vs ImageFX (Google)테스트 #1: 실제 사람의 AI 이미지Flux.1은 사람의 실제 모습을 가장 사실적으로 표현하는데 뛰어납니다. 첫 번째 프롬프트는 다음과 같습니다:“20세 아시아 여성의 포토리얼리틱 셀카 이미지. 그녀는 플로리다에 있는 집 앞마당에 서 있으며, 흰 티셔츠를 입고 있습니다. 마당 중앙에 서 있고, 저녁 시간이 되기 전 흐린 하늘과 야자수가 배경으로 보입니다.” Flux.1..

[OpenAI] 효율적인 OpenAI 토큰(Token) 사용 전략

OpenAI 토큰이란?OpenAI의 고급 언어 모델인 GPT-3.5와 GPT-4에서 "토큰"이라는 용어는 텍스트에서 자주 함께 나타나는 문자들의 시퀀스를 의미합니다. 이러한 모델들은 이 토큰들 간의 통계적 관계를 이해하고 예측하도록 설계되었습니다. 텍스트를 토큰으로 분해하는 과정은 모델마다 다를 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3.5와 GPT-4는 이전 모델들과 다른 토큰화 방식을 사용하여 동일한 입력 텍스트에 대해 서로 다른 토큰을 생성합니다. 일반적으로 하나의 토큰은 영어 텍스트에서 약 4개의 문자, 대략 3/4 단어에 해당합니다. 따라서 100개의 토큰은 약 75개의 단어에 해당합니다. 예를 들어, "OpenAI is great!"라는 문장을 생각해봅시다. 이 문장은 다음과 같이 토큰으로 나눌 수..

[챗 GPT/chatgpt] Meta LLaMA vs ChatGPT: 완벽 비교 분석

최근 인공지능의 발전과 대형 언어 모델최근 인공지능(AI)은 다양한 분야에서 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다. 특히, 인간처럼 텍스트를 생성할 수 있는 대형 언어 모델(LLM)의 개발이 AI 연구에서 중요한 영역으로 부상하고 있습니다. 현재 가장 주목받는 LLM으로는 Meta의 LLaMA와 OpenAI의 ChatGPT가 있습니다. 이번 글에서는 이 두 모델의 유사점과 차이점을 살펴보고, 각각의 장단점을 분석하며, 잠재적인 응용 가능성에 대해 탐구해 보겠습니다.LLaMA와 ChatGPT란 무엇인가?LLaMA와 ChatGPT는 모두 인간처럼 텍스트를 생성하는 데 사용되는 LLM입니다. 이 모델들은 일관성 있고 문맥적으로 적절한 언어를 생성할 수 있어 다양한 응용 분야에 적합합니다. 비슷한 점이 많지만, 몇..

[SearchGPT] 최고의 검색 엔진 등장! OpenAI의 SearchGPT에 대해서

Google, Microsoft, 그리고 Perplexity는 아마 OpenAI의 SearchGPT 발표에 큰 긴장감을 느끼고 있을 겁니다. 저는 지난 2월 이 새로운 제품에 대한 소식을 처음 들었고, 맞춤형 GPT도 함께 출시된다는 소식도 접했습니다. SearchGPT의 발표는 이미 구글의 시장 위치에 영향을 미쳤습니다. 발표 이후 구글 주가는 2% 이상 하락했습니다.SearchGPT란 무엇인가요?SearchGPT는 GPT-4 계열 모델, 아마도 GPT-4o를 기반으로 작동할 것입니다. 기존 검색 엔진과는 달리, SearchGPT는 고도화된 AI를 사용하여 실시간 검색 결과를 제공합니다. 이는 사전 색인된 페이지를 찾고 표시하는 대신, 인터넷 전역에서 최신 정보를 가져올 수 있다는 것을 의미합니다. 사..

[챗GPT] GPT-4o 미니 출시: 비용과 성능의 새로운 패러다임

OpenAI가 새로운 AI 모델인 GPT-4o 미니를 공개했습니다. 이 모델은 훨씬 더 저렴하면서도 지능적이고, GPT-3.5 터보만큼 빠릅니다. GPT-4o와 마찬가지로 GPT-4o 미니도 128k 컨텍스트 윈도우와 2023년 10월까지의 데이터 컷오프일(정보의 최종 수집일)를 갖추고 있습니다. GPT-4o 미니란?GPT-4o 미니는 더 큰 모델에 비해 비용 효율적이고 접근하기 쉽게 설계되었습니다. 새로운 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:지능: GPT-4o 미니는 텍스트 지능에서 GPT-3.5 터보를 능가하며, MMLU에서 82%의 점수를 기록해 69.8%를 기록한 GPT-3.5 터보보다 뛰어납니다. 또한 멀티모달 추론에서도 뛰어난 성능을 보입니다.가격: GPT-4o 미니는 GPT-3.5 터보보다 ..

판매를 폭발적으로 늘려줄 ChatGPT 프롬프트 8가지

모든 영업 전문가들은 소음이 가득한 시장에서 주목을 끄는 것이 얼마나 어려운지 잘 알고 있습니다. 올바른 단어 선택은 기회를 놓치는 것과 성공적인 거래를 성사시키는 차이를 만들 수 있습니다. 여기서 잘 설계된 ChatGPT 프롬프트의 힘이 발휘됩니다. 이 글에서 제공할 세일즈를 위한 8가지 ChatGPT 프롬프트는 단순한 대화 시작 도구 그 이상입니다. 이들은 고객과의 상호작용을 강화하고 판매 수치를 높일 수 있는 전략적 도구입니다.많은 영업 사원들은 잠재 고객을 끌어들이지 못하는 비효율적인 커뮤니케이션 전략 때문에 좌절을 겪습니다. 부적절한 대화 시작으로 인해 판매를 놓칠까 두려워하는 것은 현실적이고 시급한 문제입니다. 하지만 우리의 프롬프트 목록은 이러한 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ..

ChatGPT를 활용하여 이미지 색상 추출하기

안녕하세요! 오늘은 ChatGPT의 코드 인터프리터를 사용해 업로드한 이미지의 색상을 추출해보는 방법을 알아보려고 합니다.ChatGPT의 코드 인터프리터에 대한 간단한 소개로 시작해서 실용적인 응용 사례로 넘어가겠습니다.그럼 시작해볼까요! :) ChatGPT의 코드 인터프리터란?ChatGPT의 코드 인터프리터는 OpenAI에서 개발한 혁신적인 도구입니다. ChatGPT 제품군의 일부로, 베타 출시 이후 기술 세계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 코드 인터프리터는 데이터 분석, 코드 편집, 이미지 조작 등의 다양한 작업을 수행하도록 설계되었습니다.  코드 인터프리터의 강점은 자연어를 이해하면서 코드를 실행할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 오류를 식별하고 수정할 수 있어 데이터 분석부터 컴퓨터 비전 작업까지..

RAG란 무엇인가? — 검색 증강 생성(RAG)의 자세한 설명

검색 증강 생성(RAG) 이란 ?Retrieval-Augmented Generation (RAG)는 외부 권위 있는 지식 소스를 생성 과정에 통합하여 대형 언어 모델(LLM)의 잠재력을 혁신적으로 증대시킵니다. LLM은 질문에 답하거나 언어를 번역하는 등의 작업에서 뛰어나지만, RAG는 이 능력을 더욱 향상시켜 도메인별 또는 내부 조직 지식을 매끄럽게 통합합니다. 이를 통해 생성된 콘텐츠가 다양한 맥락에서 적절하고 정확하며 가치 있게 유지될 수 있으며, 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 대규모 재교육 없이도 가능합니다.검색 증강 생성(RAG) 이 중요한 이유는 무엇인가요?대형 언어 모델(LLM)은 인공지능(AI) 기술, 예를 들어 챗봇 및 자연어 처리(NLP) 응용 프로그램을 구동하는 핵심 역할을 ..

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