기린

ChatGPT에 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법: 최상의 결과를 위한 7가지 필수 단계 ChatGPT를 효과적으로 프롬프트하는 방법을 모르면 실질적인 가치가 없는 신기한 도구로 남을 것입니다. 공유할 만한 가치가 있는 걸작이 아닌 일반적인 평범함을 만들게 될 것입니다. 절약하는 시간보다 낭비하는 시간이 더 많을 것입니다. 참신한 요소는 곧 사라지고 다시 수동 방식으로 비즈니스를 운영하게 될 것입니다. 대안은 무엇일까요? 효과적으로 프롬프트하는 방법을 알아보세요. LUCAS PIMENTEL은 AI 개발자이자 자칭 '프롬프트 중독자'로, 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 앱을 공개적으로 구축합니다. 그는 AI, 프롬프트, 개인 기업가 정신에 관한 트윗을 올리며 다른 사람들도 같은 일을 할 수..

학술 연구에 ChatGPT 대신 구글 Bard를 사용하세요. ChatGPT를 사용해 보셨다면, 항상 신뢰할 수 있는 정보를 제공하지는 않는다는 것을 알고 계실 것입니다. 대부분의 경우 이는 문제가 되지 않습니다. 하지만 학술적인 작업이 필요하다면 다른 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 다행히도 구글은 몇 주 전에 ChatGPT의 경쟁자를 출시했습니다. 학술 연구에 ChatGPT 대신 Google Bard를 사용하는 이유는 무엇인가요? 바드에는 몇 가지 장점이 있습니다: 100% 무료, ChatGPT Plus는 월 $20입니다. 인터넷 및 최신 데이터에 대한 액세스 (ChatGPT Plus는 인터넷에 액세스할 수 있지만 무료 버전은 액세스 할 수 없음) ChatGPT보다 빠른 답변 제공 Bard의 유일한 약..

AI 시스템에서 "프롬프트"는 사용자가 AI 모델과 상호작용할 때 입력으로 제공하는 초기 텍스트 또는 지시문을 의미합니다. 이 초기 텍스트는 모델에게 원하는 작업이나 질문의 의도를 전달하고, 모델이 적절한 응답을 생성하도록 유도합니다. 프롬프트는 대화형 AI 모델을 사용할 때 매우 중요한 역할을 합니다. 올바르고 효과적인 프롬프트 설계는 모델의 동작과 출력을 조정하는 데 큰 영향을 미칩니다. 프롬프트는 일반적으로 사용자의 입력 질문이나 작업 명세를 나타내는 형식을 가지며, 모델은 이를 기반으로 응답을 생성합니다. ChatGPT는 세계에서 가장 강력한 도구입니다. 하지만 좋은 ChatGPT 프롬프트를 작성하는 경우에만 가능합니다. 몇 시간씩 걸리는 작업을 단 몇 초 만에 끝낼 수 있는 15가지 최고의 Ch..

공간의 의미와 운동의 의미론적 법칙 위에서 우리는 ChatGPT 내부에서 텍스트의 일부가 일종의 "언어적 특징 공간"에서 점의 좌표로 생각할 수 있는 숫자 배열로 효과적으로 표현된다고 논의했습니다. 따라서 ChatGPT가 텍스트 조각을 계속할 때 이것은 언어적 특징 공간에서 궤적을 추적하는 것과 같습니다. 그러나 이제 우리는 무엇이 이 궤적을 우리가 의미 있다고 생각하는 텍스트와 일치하게 만드는지 물을 수 있습니다. 그리고 언어적 특징 공간의 점이 "의미"를 유지하면서 이동할 수 있는 방법을 정의하거나 적어도 제한하는 일종의 "의미론적 운동 법칙"이 있을 수 있습니까? ChatGPT 작동 원리 1, 한 번에 한 단어씩 추가하기 ChatGPT 작동 원리 2 - 신경망 ChatGPT 작동 원리 3 기계학습과..

ChatGPT 훈련 이제 ChatGPT가 설정되면 작동하는 방식에 대한 개요를 제공했습니다. 그런데 어떻게 설정하게 되었나요? 신경망에 있는 1,750억 개의 가중치는 모두 어떻게 결정되었을까요? 기본적으로 그것들은 웹, 책 등에서 사람이 쓴 방대한 텍스트 모음을 기반으로 하는 매우 대규모 훈련의 결과입니다. 우리가 말했듯이, 모든 훈련 데이터가 주어지더라도 신경망이 "인간과 같은" 텍스트를 성공적으로 생성할 수 있는지는 분명하지 않습니다. 그리고 다시 한번, 이를 실현하는 데 필요한 세부적인 엔지니어링 부분이 있는 것 같습니다. 그러나 ChatGPT의 큰 놀라움과 발견은 이것이 가능하다는 것입니다. 그리고 사실상 1,750억 개의 가중치를 가진 신경망은 인간이 작성하는 텍스트의 "합리적인 모델"을 만들..

임베딩의 개념 적어도 현재 설정되어 있는 신경망은 기본적으로 숫자를 기반으로 합니다. 따라서 텍스트와 같은 작업에 사용하려면 텍스트를 숫자로 나타내는 방법이 필요합니다 . 그리고 확실히 우리는 (ChatGPT가 하는 것처럼) 사전에 있는 모든 단어에 숫자를 할당하는 것으로 시작할 수 있습니다. 그러나 이를 뛰어넘는 중요한 아이디어가 있습니다. 예를 들어 ChatGPT의 핵심입니다. 그리고 그것은 "임베딩"의 아이디어입니다. 임베딩은 숫자 배열로 어떤 것의 '본질'을 나타내는 방법으로 생각할 수 있습니다. "가까운 사물"은 가까운 숫자로 표현된다는 속성이 있습니다. 예를 들어 단어 임베딩을 일종의 "의미 공간"에 단어를 배치하려고 시도하는 것으로 생각할 수 있습니다 . 단어는 임베딩에서 근처에 나타납니다...

기계 학습 및 신경망 훈련 우리는 지금까지 특정 작업을 수행하는 방법을 "이미 알고 있는" 신경망에 대해 이야기했습니다. 그러나 신경망을 매우 유용하게 만드는 것은(아마도 뇌에서도) 원칙적으로 모든 종류의 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 작업을 수행하기 위해 점진적으로 "예제를 통해 훈련"될 수 있다는 것입니다. 고양이와 개를 구별하기 위해 신경망을 만들 때 명시적으로 수염을 찾는 프로그램을 효과적으로 작성할 필요가 없습니다. 대신 고양이와 개가 무엇인지에 대한 많은 예를 보여주고 네트워크가 이들을 구별하는 방법을 "기계 학습"하도록 합니다. 그리고 요점은 훈련된 네트워크가 표시된 특정 예에서 "일반화"된다는 것입니다. 위에서 본 것처럼 단순히 네트워크가 표시된 고양이 이미지의 특정 픽셀 패턴..

AI 시스템이 인간 수준(인공 일반 지능(AGI)이라고도 하는 패러다임)에 도달하거나 오픈AI가 경고한 것처럼 전문가 수준의 인간 능력까지 뛰어넘을 가능성에 대해서는 여전히 많은 논쟁이 있다. 많은 전문가들은 기계가 인간의 인지 능력을 따라잡거나 능가하는 것은 피할 수 없는 일이라고 주장한다. 이 블로그 게시물은 정부의 감독을 강화하고, 의사 결정 과정에 대중을 참여시키며, 해당 분야의 개발자와 기업 간의 협업을 강화할 것을 제안한다. 이러한 내용은 최근 의회 청문회에서 상원 소위원회 위원들의 질의에 대해 알트먼이 답변한 내용을 반영하고 있다. 포스팅 글의 원문은 다음 링크를 참고한다. 초지능의 거버넌스 지금이야말로 초지능의 거버넌스, 즉 AGI보다 훨씬 더 뛰어난 기능을 갖춘 미래 AI 시스템에 대해 ..

신경망 그렇다면 이미지 인식 과 같은 작업을 위한 일반적인 모델은 실제로 어떻게 작동할까요? 현재 가장 인기 있고 성공적인 접근 방식은 신경망을 사용합니다 . 1940년대에 오늘날 사용되는 것과 매우 유사한 형태로 발명된 신경망은 뇌가 작동하는 것처럼 보이는 단순한 이상화로 생각할 수 있습니다 . 인간의 뇌에는 약 1000억 개의 뉴런(신경 세포)이 있으며, 각 뉴런은 초당 최대 1,000회까지 전기 펄스를 생성할 수 있습니다. 뉴런은 복잡한 그물로 연결되어 있으며 각 뉴런에는 나무와 같은 가지가 있어 수천 개의 다른 뉴런에 전기 신호를 전달할 수 있습니다. 그리고 대략적인 근사치에서 특정 뉴런이 주어진 순간에 전기 펄스를 생성하는지 여부는 다른 "가중치"에 기여하는 연결이 다른 다른 뉴런에서 어떤 펄스..

ChatGPT 공부에 필요한 내용을 번역했습니다. 공부한 내용을 다른 사람에게 가르치거나 정리를 하는 방법은 학습에 가장 좋은 방법입니다. 원문은 "ChatGPT는 무엇을 하고… 왜 작동합니까?" 글을 링크로 연결합니다. ChatGPT 작동 원리 1, 한 번에 한 단어씩 추가하기 ChatGPT 작동 원리 2 - 신경망 ChatGPT 작동 원리 3 기계학습과 신경망 훈련 ChatGPT 작동 원리 4 임베딩 개념 ChatGPT 작동원리 5 - ChatGPT 훈련 1 ChatGPT 작동원리 5 - ChatGPT 훈련 2 한 번에 한 단어씩 추가하는 것입니다. ChatGPT 가 사람이 쓴 텍스트처럼 표면적으로도 읽을 수 있는 것을 자동으로 생성할 수 있다는 것은 놀랍고 예상치 못한 것입니다. 하지만 어떻게 합니..

bing에서 한글 초성게임 만들기를 진행했는데 제법 정확하게 말해준다. 정확한 것은 아닌데 빠르기는 chatgpt가 빠르고 정확한 것은 조금 가르치면 bing 출력이 더 정확하게 보이는데 chatgpt에서는 가르치지 않아서 이 판단이 정확하진 않다. 아래는 사용자가 물은 것과 답변을 적었다. 무언가 답변을 찾을 때는 질문을 잘 해야 하고 혹시 답변에 문제가 있을 경우 역할을 정해주고 일정 부분은 가르쳐야 원하는 결과를 빨리 얻을 수 있다. 프롬프트를 잘 써야 한다는 결론이다. 참고로 chatGPT 사용 후 포스팅은 아래 게시글 참고 chatGPT 사용해 초성 게임 만들고 ppt까지 만들기 Chatgpt 사용해 모든 초성 게임 만들고 자동으로 ppt 까지 만들까 단체나 동호회에서 행사할 때 초성 게임 많이..

초보자를 위한 인공 지능 - 커리큘럼 12주, 24 레슨 과정입니다. Git 주소입니다. 이곳에서 시작하세요. Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 인공 지능에 관한 12주, 24강 커리큘럼을 제공하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 커리큘럼에서는 다음을 학습합니다: 지식 표현 및 추론(GOFAI)을 사용한 "좋은 오래된" 기호적 접근 방식을 포함하여 인공 지능에 대한 다양한 접근 방식. 최신 AI의 핵심인 신경망과 딥 러닝. 가장 널리 사용되는 두 가지 프레임워크인 텐서플로우와 파이토치의 코드를 사용하여 이러한 중요한 주제에 대한 개념을 설명합니다. 이미지와 텍스트 작업을 위한 신경망 아키텍처. 최신 모델을 다루지만 최첨단 모델에 대해서는 다소 부족할 수 있습니다. 유전 알고리즘 및..

현재 IT 분야에서 가장 인기있는 키워드는 인공지능이다. 매일 쏟아져 나오는 새로운 플러그인과 애플리게이션은 셀 수 없이 만들어지고 있다. 정작 AI를 사용하는 사람은 컴퓨터를 다루는 사람중에 0.6%에 불과하다고 한다. 조만간 밀려올 직업과 생활방식의 변화 뿐만 아니라 인류가 사고하는 방식마저 바꿀 수 있다고 예측하는 인공지능의 시대는 분명히 기회의 땅이라고 본다. 아직까지 한 번도 밟아본 적이 없는 미지의 신대륙과 같다. 1. 모두를 위한 AI 이 과정은 AI에 대해 더 자세히 알고 싶은 모든 사람을 위해 설계되었습니다. 이 과정은 다음 대상에게 적합합니다: - 비즈니스 리더 - 교육자 - AI의 미래에 대해 궁금한 모든 사람 2. 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 딥러닝 AI와 Ope..

자율 에이전트의 미래 현재 인류는 자율 에이전트 개발의 초기 단계에 있습니다. 우리는 여기저기 기웃거리고, 무언가를 부수고, 실험하고, 나쁜 것을 만들고, 좋은 것을 만들고 있습니다. Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 4 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 3 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 2 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 1 "자율 에이전트는 도움을 요청하기만 하면 아이디어를 실현해 줍니다. 이러한 에이전트는 친구, 동료, 공동 작업자의 역할을 할 수 있어 풍부한 여가 시간을 제공할 수 있습니다. 여러분은 이 새로운 자유를 어떻게 사용하실 건지 궁금합니다." Kazuki Nakayashiki, Glasp 공동창업자 겸 ..

자율 에이전트의 작동 방식 이미 자율 에이전트의 작동 방식에 대한 높은 수준의 내용을 읽으셨겠지만, 전체적인 프레임워크의 한 가지 버전을 제공하고 자율 에이전트의 몇 가지 예를 단계별로 세분화하는 것이 도움이 될 것이라고 생각했습니다. Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 4 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 3 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 2 Autonomous Agents 자율 에이전트 가이드 1 "현재 AI는 전체적으로 볼 때 아이언맨의 자비스나 인터스텔라의 타스처럼 영화에서 보았던 것처럼 인공지능 비서로 진화할 수 있는 빌딩 블록 단계에 있습니다. 지금은 인공지능 자체가 계속 발전하고 있기 때문에 프레임워크를 구축해야 할 시기입니다. 답..