Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

2024년을 위한 최고의 AI 카피라이팅 도구 컬렉션

ai copywriting tools

비즈니스 리더의 절반 이상인 약 52%가 이미 콘텐츠 마케팅을 강화하기 위해 AI 카피라이팅 도구를 잘 활용하고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 B2B와 B2C 부문 모두 AI의 잠재력을 인식하고 있으며, B2B 기업의 62%와 B2C 기업의 38%가 AI 콘텐츠 제작 툴을 도입할 준비를 하고 있다는 점으로, AI 트렌드가 특정 비즈니스 유형에 국한되지 않는다는 점입니다.

결국, 비즈니스 카피라이팅에 AI를 사용하면 모든 사람의 시선을 사로잡고 경쟁사보다 돋보이는 문구를 만들 수 있습니다. 2024년 상위 7가지 AI 카피라이팅 도구는 다음과 같습니다.

1. Jasper.ai

재스퍼는 팀 협업을 염두에 두고 사람이 직접 쓴 것처럼 읽히고 들리는 글을 만드는 것을 즐깁니다. 최고의 AI 카피라이팅 도구 중 하나이며 AI 카피라이터를 위한 Google Workspace와 비교할 수 있습니다.

AI 카피라이팅 도구 재스퍼

출처

모든 규모의 기업이 복사 프로젝트의 초안을 쉽게 작성, 수정, 승인할 수 있는 Jasper의 템플릿 컬렉션과 클라우드 스토리지는 훌륭한 옵션입니다. Jasper에는 문서와 유사한 인터페이스가 있습니다. 필요한 콘텐츠는 어조, SEO 키워드 및 기타 요소에 대한 옵션이 포함된 브리프에 명시되어 있습니다.

가격

  • 7일 무료 평가판 사용 가능
  • 스타터 $40(20,000단어)
  • 보스 모드(50,000단어) $82

평가

4.7/5

2. 훌트스위트의 OwlyWriter AI

프롬프트에 따라 OwlyWriter를 사용하여 특정 톤의 새로운 소셜 미디어 캡션을 만들 수 있습니다. 링크를 기반으로 하는 블로그 항목 또는 제품 페이지를 게시합니다. 키워드 또는 주제를 사용하여 기사 아이디어를 생성한 다음, 가장 마음에 드는 아이디어를 바탕으로 콘텐츠를 작성하세요. 가장 실적이 좋은 콘텐츠를 다시 찾아서 사용할 수 있습니다.

AI 카피라이팅 도구 OWLY

가격

  • 30일 무료 요금제 이용 가능
  • 프로페셔널 요금제: 월 $99
  • 팀 요금제: 월 $249
  • 비즈니스 요금제: 월 $739부터 시작
  • 엔터프라이즈 요금제: 맞춤 견적

평가

4.1/5

3. Copy.ai

Copy.ai는 소셜 미디어 게시물 아이디어와 주제 아이디어 도출 등 모든 면에서 도움을 줄 수 있습니다. 이와 함께 카피라이팅을 위한 90개 이상의 무료 도구를 제공합니다. 인스타그램 캡션 작성, 특정 문단 수정, 메타 설명 작성과 같은 글쓰기 작업을 더 쉽게 할 수 있습니다.

AI 카피라이팅 도구

출처

가격

  • 7일 무료 체험
  • 프로 요금제: 월 $49

평가

4.7/5

4. 워드튠

예산이 빠듯한 광고주에게는 Wordtune이 효과적인 간단한 AI 카피라이팅 솔루션입니다. 하지만 처음부터 무언가를 만들지는 않습니다. 이 도구의 주요 목적은 이미 작성된 텍스트를 다시 작성하는 것입니다. 자료를 의역 및 재작성하고, 긴 글을 압축하고, 원래 메시지를 희석하지 않으면서 글의 흐름을 개선하고, 다양한 채널에서 사용할 수 있도록 글의 용도를 변경할 수 있습니다.

AI 카피라이팅 도구 워드튠

출처

가격

  • 무료 평가판 사용 가능
  • 비즈니스 필수품: $9.99
  • 비즈니스 고급: 맞춤 견적
  • Enterprise: 맞춤 견적

평가

4.6/5

5. 코피 스미스

기업 및 이커머스 마케터는 콘텐츠를 제작, 출시, 널리 배포하는 데 있어 Copysmith의 지원을 받을 수 있습니다. 웹사이트 콘텐츠, 전자상거래 제품 설명, 소셜 미디어 및 광고 제작, 콘텐츠 보강에 미리 준비된 템플릿을 사용할 수 있습니다. 또한 원하는 경우 사용자 지정 콘텐츠 생성기를 사용하여 나만의 템플릿을 만들 수도 있습니다.

독창적이지 않은 문장을 발견하는 데 도움을 주기 위해 Copysmith는 표절 검사기 기능도 제공합니다. 이 도구는 Hootsuite, Frase, WooCommerce, Google Ads, Google 문서 도구, Zapier 등 다양한 서비스와 연동됩니다.

AI 카피라이팅 도구 카피스미스

출처

가격

공개적으로 사용할 수 없음

평가

4.3/5

6. 6.

Rytr은 문장과 단락을 완성해주는 ‘텍스트 완성기’ 도구(콘텐츠 추가 및 라이팅 계속하기), 스토리라인, 노래 가사 등 약 40개의 사용 사례와 템플릿을 제공합니다. 원하는 언어, 어조, 콘텐츠 설명을 입력하면 매직 커맨드 기능이 모든 형태의 콘텐츠를 생성합니다.

RYTR AI 카피라이팅 도구

출처

가격

  • Ryt 프리미엄: 월 $29
  • Rytr 세이버: 월 $9.99

평가

4.7/5

7. 노션 AI

Notion은 예쁘고 유용한 템플릿으로 유명한 작업 및 노트 필기 도구입니다. Notion에는 AI 도구도 포함되어 있습니다. 주로 생산성 작업에 중점을 두지만 전문 용어 제거, 아이디어 생성, 완성도 높은 초안 작성 능력과 같은 강력한 AI 카피라이팅 기술을 보유하고 있습니다.

노션 AI 카피라이팅 도구

출처

가격

  • 회원당 월 $8의 유료 Notion 플랜에 추가하기

평가

4.7/5

결론

AI 카피라이팅 도구를 사용하면 시간을 절약하고 비즈니스 카피의 품질을 유지하면서 마케팅 활동에서 우위를 점할 수 있습니다.

질문에 답하고, 작업을 완료하고, 신입 사원을 온보딩하고, 지원 및 문제 해결을 제공하고, 새로운 아이디어와 인사이트를 제공하는 등 다양한 업무에서 비즈니스를 지원할 수 있는 AI 기반 가상 직원인 Cody AI를 사용해 보세요.

2024년 상위 16개 소셜 미디어 AI 프롬프트

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오디언스의 관심을 사로잡아야 하는 소셜 미디어 팀은 소셜 미디어 AI 프롬프트를 제작하여 크리에이티브 프로세스를 간소화하고 향상시킬 수 있습니다.

소셜 미디어 AI 프롬프트란 무엇인가요?

소셜 미디어 AI 프롬프트는 소셜 미디어 주제와 관련된 대화에 Cody AI 또는 ChatGPT와 같은 AI 도구를 참여시키기 위해 고안된 특정 질문 또는 문구입니다. 이러한 메시지는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 주제를 다룰 수 있습니다:


  1. 콘텐츠 제작 및 관리

    매력적인 콘텐츠를 만들고, 게시물을 예약하거나, 여러 소셜 미디어 플랫폼을 관리하는 방법에 대한 질문이 있습니다.



  2. 트렌드 분석:

    다양한 소셜 미디어 플랫폼의 최신 트렌드와 이를 파악하는 방법, 도달 범위를 넓히기 위해 효과적으로 활용하는 방법에 대한 문의가 많습니다.



  3. 오디언스 참여 전략:

    댓글에 응답하고, 대화형 콘텐츠를 만들고, 커뮤니티를 구축하는 방법 등 팔로워 참여를 높이기 위한 전략에 대해 논의합니다.



  4. 소셜 미디어 마케팅:

    광고, 인플루언서 협업 및 브랜드 포지셔닝에 대한 조언을 포함하여 마케팅 목적으로 소셜 미디어를 사용하는 것에 대한 질문입니다.



  5. 분석 및 측정:

    소셜 미디어 분석 해석, 캠페인 성과 측정, 오디언스 인구 통계 이해에 관한 질문입니다.



  6. 위기 관리:

    소셜 미디어에서 부정적인 피드백, 홍보 위기 또는 논란이 되는 주제에 대처하는 방법에 대한 조언을 제공합니다.



  7. 플랫폼별 기능:

    인스타그램 스토리, 트위터 스레드, 링크드인 문서 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼의 고유한 기능과 이를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 질문이 있습니다.



  8. 윤리적이며 책임감 있는 사용:

    개인정보 보호 문제, 잘못된 정보, 디지털 웰빙 등 소셜 미디어 사용 시 윤리적 고려사항에 대해 논의합니다.



  9. 알고리즘 이해:

    소셜 미디어 알고리즘의 작동 방식에 대한 문의와 가시성과 참여도를 높이기 위한 콘텐츠 최적화 팁에 대한 정보입니다.



  10. 미래 트렌드:
    AI 및 기타 신기술의 통합을 포함한 소셜 미디어의 미래에 대한 추측과 토론이 이루어집니다.

방법이 궁금하신가요? 소셜 미디어 팀이 콘텐츠를 제작하고 오디언스 참여를 촉진할 수 있도록 지원하는 16가지 AI 프롬프트를 살펴보세요.

1. 영감을 주는 명언

[specific industry or personal interest] 에 도전 극복에 대한 영감을 주는 인용문을 작성하여 팔로워들의 기분을 북돋아 주세요. 자신이 극복한 개인적인 어려움을 되돌아보고 공유하는 것이 바람직한 행동입니다. 오프닝 문구는 “포기하고 싶은 마음이 든 적이 있나요? 함께 도전하며 힘을 내자.”와 같은 문구를 사용할 수 있습니다.

2. 기술 혁신

[specific industry/field] 에서 획기적인 기술 혁신을 강조하는 매력적인 LinkedIn 게시물을 작성하세요. 이러한 혁신이 어떻게 미래를 만들어 가는지에 대해 청중에게 흥미를 불러일으키세요. 타겟 고객은 기술 애호가와 전문가로 구성되어 있습니다. 이 혁신이 해결하고자 하는 문제는 [industry] 의 과제입니다.

3. 개인적 성취

LinkedIn에 나의 최근 성취를 축하하는 진심 어린 소셜 미디어 업데이트를 100단어로 작성하여 [specific activity/field] 에 올리세요. 극복한 과제와 배운 교훈을 자세히 설명하여 동기를 부여하고 공유할 가치가 있는 콘텐츠로 만드세요.

4. 도서 추천

트위터에서 ‘ [specific genre/interest] ‘과 관련된 생각을 자극하는 책을 280자 이내로 추천하세요. 내 팔로워들이 이 책을 읽고 가상 북클럽 토론에 참여하도록 유도하는 설득력 있는 게시물을 작성합니다. 해당되는 경우 개인 연결을 공유합니다. 타겟 고객은 책 애호가로 구성됩니다. 원하는 작업은 가상 북 클럽에 가입하도록 하는 것입니다. 문제는 [specific genre] 에서 양질의 책을 찾는 것입니다.

5. 여행 모험

가장 기억에 남는 여행 경험을 소개하는 몰입도 높은 게시물을 작성하세요. 팔로워들을 그 순간으로 안내할 수 있는 장소, 문화적 만남, 개인적인 성찰에 대한 생생한 세부 정보를 포함하세요. 타겟 고객은 여행 애호가로 구성되어 있습니다. 좋아하는 여행의 추억을 공유할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. “눈을 감고 [destination] 의 향기와 [cultural element] 의 느낌을 상상해 보세요.”와 같은 오프닝 문구를 사용할 수 있습니다. 여행 경험에 대한 갈망 [current circumstances].

6. 마음챙김의 순간

내 팔로워들이 바쁜 일상 속에서 평화와 균형을 찾을 수 있도록 짧지만 영향력 있는 마음챙김 팁이나 운동을 개발하세요. 다양한 일상 시나리오에 쉽게 적용할 수 있도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 타겟 고객은 바쁜 전문가들로 구성되어 있습니다. 오프닝 문구는 “부담스럽다고 느껴지나요? 잠시 숨을 고르고 중심을 잡으세요.”와 같은 문구를 사용할 수 있습니다. 문제는 빠르게 변화하는 세상에서 스트레스를 관리하는 것입니다.

7. 오늘의 질문

내 팔로워들이 트위터에서 토론할 수 있도록 [specific topic/interest] 관련 흥미롭고 생각을 자극하는 질문을 생각해 주세요. 질문에 대한 자신의 생각을 표현하여 상호 작용을 장려합니다. 원하는 작업은 댓글을 통해 인사이트를 공유하도록 하는 것입니다.

8. 레시피 공유

[specific type of dish] 에 대한 상세하고 군침 도는 레시피를 200자 이내의 페이스북 게시물로 작성하세요. 이 레시피를 좋아하는 이유에 대한 비하인드 스토리를 공유하고, 개인적인 감성을 더해 더욱 공감할 수 있는 레시피를 만들어 보세요. 타겟 고객은 음식 애호가로 구성되어 있습니다. 원하는 작업은 요리하고 그 결과를 공유하는 것입니다. 가정간편식의 종류가 제한적이라는 점이 문제입니다.

9. 기술 유머

가벼운 기술 관련 농담이나 밈을 작성하세요. 재치 있고, 공유할 수 있으며, 청중의 특정 관심사와 유머에 맞춘 콘텐츠를 제작하세요. 원하는 작업은 농담을 공유하고 친구를 태그하도록 하는 것입니다.

10. 긍정적 뉴스 공유

전 세계의 따뜻하고 긍정적인 뉴스 스토리를 찾아 공유하세요. 기쁨을 전파하고 팔로워들이 자신의 감동적인 이야기를 공유하도록 장려하는 캡션을 작성하세요. ‘혼돈 속에서도 기쁨을 찾아보자’와 같은 문구로 오프닝을 시작할 수 있습니다. 여러분의 하루를 밝게 해줄 따뜻한 이야기가 있습니다. 어떤 긍정적인 소식이 있나요?”

11. 생산성 팁

집중력과 효율성을 유지하는 데 개인적으로 도움이 된 실용적인 생산성 팁을 제공하세요. 구체적인 단계와 예시를 제공하여 팔로워들이 자신의 루틴에 쉽게 적용할 수 있도록 합니다. 타겟 고객은 바쁜 전문가와 기업가로 구성되어 있습니다. 원하는 행동은 생산성 팁을 실행하고 경험을 공유하도록 하는 것입니다.

소셜 미디어를 위한 AI 프롬프트

12. 패션 영감

[specific fashion/style] 에서 최신 트렌드를 반영한 패션을 선도하는 인스타그램 캐러셀을 생성하세요. 스타일링 방법이나 나만의 패션 감각에 공감하는 이유 등 개인적인 감성을 더하세요. 타겟 고객은 패셔니스타와 스타일 애호가로 구성되어 있습니다. 원하는 작업은 자신만의 패션 영감을 공유하도록 하는 것입니다. 문제는 최신 패션 트렌드에 대한 노출이 제한적이라는 점입니다.

소셜 미디어를 위한 AI 프롬프트

13. 감사 게시물

인생에서 특정한 것에 대해 진심으로 감사를 표현하세요. 개인적인 일화를 공유하고 관련 해시태그를 사용하여 팔로워들이 감사한 것에 대해 생각해 볼 수 있도록 장려하세요. 원하는 행동은 청중이 자신만의 감사 표현을 공유하도록 하는 것입니다. “감사는 모든 것을 바꿉니다.”와 같은 문구로 시작할 수 있습니다. 오늘, 나는 [specific thing] 에 감사합니다. 무엇이 당신의 삶을 감사로 밝게 비추고 있나요?” 일상에서 긍정과 감사가 필요하다는 뜻일 수 있습니다.

소셜 미디어 AI 프롬프트

14. DIY 프로젝트 쇼케이스

최근의 DIY 프로젝트를 단계별 분석과 함께 소개합니다. 사용된 재료, 직면한 과제, 얻은 성취감에 대한 세부 정보를 통해 팔로워들에게 영감을 불어넣으세요. 타겟 고객은 DIY 애호가와 크리에이터로 구성됩니다. 원하는 작업은 DIY 프로젝트를 시도하고 그 결과를 공유하도록 하는 것입니다.

소셜 미디어 AI 프롬프트

15. 기술 딜레마

기술 관련 가상의 딜레마를 제시하고 팔로워들에게 의견을 물어보세요. 잠재적인 해결책에 대해 활발하고 사려 깊은 토론을 유도하는 게시물을 작성하세요. 원하는 행동은 청중이 기술 딜레마에 대한 인사이트를 공유하도록 하는 것입니다.

소셜 미디어 AI 프롬프트

16. 비하인드 스토리

팔로워에게 일상적인 하루 또는 프로젝트의 비하인드 스토리를 공개하세요. 흥미로운 세부 사항, 직면한 도전 과제, 예상치 못한 순간을 공유하여 청중과 더욱 개인적인 관계를 형성하세요. 비하인드 스토리를 공유할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 오프닝 문구는 “무대 뒤에서 어떤 일이 벌어지는지 궁금하신가요?”라고 할 수 있습니다. 저와 함께 살짝 엿보세요.”라고 말할 수 있습니다.

소셜 미디어 AI 프롬프트

결론

매력적인 소셜 미디어 AI 프롬프트를 만들 때는 오디언스에 맞게 조정하는 것을 잊지 마세요. 특정 요구 사항에 따라 톤, 강조 또는 세부 수준을 조정할 수 있습니다. 다양한 후크를 사용하거나, 흥미로운 질문을 던지거나, 클릭 유도 문안으로 재미를 더하세요.

자신에게 딱 맞는 황금 조합을 찾을 때까지 믹스 앤 매치하세요. 이러한 다양한 프롬프트는 무한한 창의적 가능성을 열어주며, 다양한 맥락에서 참여를 유도하고 의미 있는 대화를 이끌어낼 수 있습니다.

소셜 미디어를 위한 최고의 AI 프롬프트를 만드는 9가지 단계

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소셜 미디어 시장의 AI는 연평균 28 %의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
28.04%
2028년까지 56억 6,000만 달러를 달성할 계획입니다. AI는 더 쉽게 창의력을 발휘하고 콘텐츠 제작을 간소화할 수 있는 멋진 도구를 제공합니다. 훌륭한 AI 프롬프트를 생각해내는 것은 브랜드와 잘 어울리고 오디언스가 클릭할 수 있는 콘텐츠를 만들기 위한 로드맵을 AI에 제공하는 것입니다.

인공지능은 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 인간의 창의성과 독창성을 증폭시키는 도구입니다.

페이 페이 리, 스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소 공동 소장 겸 경영대학원 IT 교수

이 블로그에서는 오디언스의 마음을 사로잡고 소셜 미디어의 인지도를 높일 수 있는 최고의 AI 프롬프트를 제작하는 전략과 기법에 대해 자세히 알아보세요.

1. 목표 정의하기

모든 소셜 미디어 게시물에는 목적이 있어야 합니다. 정보를 제공하든, 즐거움을 주든, 홍보를 하든, AI 프롬프트를 만들기 전에 목적을 명확하게 정의하세요. 이를 통해 AI는 사용자가 목표로 하는 대상에 딱 맞는 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 신제품을 홍보하는 경우 프롬프트는 해당 제품의 고유한 기능을 강조하거나 기간 한정 할인을 제공하는 데 초점을 맞출 수 있습니다.

이 예에서는 사용자에게 새로운 피트니스 앱을 알리고 다운로드하도록 유도하는 것이 목표가 명확하게 정의되어 있습니다. AI 프롬프트는 주요 기능을 명시하고, 기간 한정 혜택을 홍보하며, 앱의 브랜드 아이덴티티에 맞게 어조까지 안내합니다.

2. 구체성이 핵심

AI에 지시를 내릴 때는 핵심적인 세부 사항이 매우 중요합니다. 모호한 문구 대신 매우 구체적이고 설명적인 문구를 작성하세요. AI가 정확한 콘텐츠를 제작하고, 수정 횟수를 줄여 시간을 절약하며, 모든 것이 목표에 맞게 진행되도록 도와줍니다.

예를 들어, 새로운 레시피에 대한 Facebook 게시물에 대한 AI 프롬프트의 경우, 재료와 단계별 요리 과정을 모두 설명하고 사람들이 느끼기를 바라는 군침 도는 감각적 경험을 설명해야 합니다. 프롬프트가 상세할수록 AI가 생성하는 콘텐츠의 정확성과 설득력이 높아집니다.

“신제품에 대한 포스팅을 작성하세요”와 같은 일반적인 지침 대신 “타겟 오디언스의 일반적인 문제 해결에 미치는 영향을 강조하면서 새로운 XYZ 제품의 혁신적인 기능을 강조하는 트윗을 작성하세요”와 같이 좀 더 정확한 지침을 고려하세요.

3. 잠재 고객 파악

소셜 미디어 콘텐츠의 핵심은 오디언스의 관심사를 파악하는 것입니다. AI 프롬프트가 사용자의 취향, 관심사, 대화 방식과 일치하도록 만드는 것이 핵심입니다.

 

메시지를 작성할 때는 연령, 인구통계, 심리학적 특성 등의 요소를 고려하세요. 아이들이 농담을 좋아한다면 유머를 던져보세요. 학생들이 학습 내용을 좋아한다면 유용한 인사이트로 가득 찬 프롬프트가 표시되도록 하세요.

4. 4. 형식 설정

소셜 미디어 플랫폼마다 분위기가 다르죠? AI 프롬프트에서 목표로 하는 형식을 명확하게 정의해야 합니다. 이를 사용자 지정하면 AI가 플랫폼과 완전히 어울리는 콘텐츠를 제작하여 보기에도 좋고 읽기에도 멋진 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

이 예시에서 인스타그램 프롬프트는 플랫폼의 시각적 특성을 강조하여 AI에게 각 이미지와 캡션에 대한 특정 콘텐츠가 포함된 다중 이미지 게시물을 만들도록 지시합니다.

5. 창의성과 독창성 수용

소셜 미디어는 매일같이 콘텐츠가 폭발적으로 증가하고 있으며, 눈에 띄는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 창의성과 독창성으로 AI 프롬프트를 꾸미고 관심을 끌 수 있습니다. 진부하고 지루한 콘텐츠는 건너뛰고 AI가 멋지고 독특한 콘텐츠를 제작하도록 하세요. 사람들의 기억에 남는 게시물을 만들기 위해 단어 장난을 치고, 말장난을 하고, 색다른 아이디어를 시도해 보세요.

말장난, 말장난, 독특한 아이디어가 담긴 새로운 종류의 피자에 대한 소셜 미디어 게시물에 대한 AI 프롬프트를 만들면 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다.

AI 프롬프트

6. 톤 및 스타일 조정

소셜 미디어가 동일한 분위기로 이야기하도록 하는 것이 브랜드 개성을 표현하는 데 중요합니다. 수다스럽거나, 품위 있거나, 재미있거나, 단순한 정보 제공 등 원하는 AI 프롬프트의 톤을 정하기만 하면 됩니다.

예를 들어 다음과 같이 지시할 수 있습니다:

다가오는 이벤트에 대한 트윗을 경쾌하고 대화적인 어조로 작성하여 팔로워들이 이모티콘을 사용하여 흥분을 표현하도록 유도하세요.

이러한 수준의 구체성은 AI가 브랜드 고유의 목소리를 이해하고 복제할 수 있도록 보장합니다.

7. 시각적 언어 활용

소셜 미디어는 시각적 중심 플랫폼으로, AI가 생성한 텍스트와 시각적으로 매력적인 요소를 결합하면 게시물의 영향력을 증폭시킬 수 있습니다. 프롬프트를 만들 때는 생성된 콘텐츠가 첨부된 이미지, 동영상 또는 그래픽을 어떻게 보완하거나 향상시킬 수 있는지 고려하세요. AI가 생동감 넘치는 이야기를 들려주고, 감정을 자극하며, 청중의 시선을 사로잡는 단어 그림을 그려주도록 하세요.

다음은 멋진 여행지에 대한 소셜 미디어 게시물에 대해 AI가 매력적이고 감성을 자극하는 설명을 생성하도록 유도하는 방법의 예시입니다.

AI 프롬프트

8. 소셜 미디어 플랫폼에 따라 길이 최적화

소셜 미디어의 짧은 주의 집중 시간을 고려할 때, AI 프롬프트에 단어 수 제한을 설정하는 것은 전략적인 조치입니다. 트윗, 캡션, 긴 형식의 게시물 등 원하는 길이의 게시물을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 간결한 콘텐츠를 만들 수 있을 뿐만 아니라 플랫폼의 글자 수 제한에도 부합합니다.

다음은 예시입니다:

최신 제품 이미지에 대한 트위터 게시물을 작성하여 제품의 주요 이점을 강조하고 웹사이트를 방문하도록 유도하는 콜투액션으로 마무리합니다.

AI 프롬프트


트위터 게시물 생성하기

280자

의 최신 제품 이미지와 함께 주요 이점을 강조하고 웹사이트를 방문하도록 유도하는 콜투액션으로 마무리하는 트윗을 작성합니다.

AI 프롬프트

AI 프롬프트에 글자 수 제한이 지정되지 않은 경우 트위터의 글자 수 제한을 초과하는 게시물이 생성됩니다. 반대로 프롬프트에 단어 수 제한을 지정하면 트위터의 제약 조건을 준수하는 완벽한 맞춤 게시물이 작성됩니다.

9. 콜투액션(CTA) 통합하기

소셜 미디어 게시물로 무언가를 만들어 보세요! 사람들에게 좋아요, 공유, 댓글, 웹사이트 확인을 요청하세요. AI 메시지에 간단하고 흥미로운 프롬프트를 사용하여 AI의 참여를 유도하세요. 설문조사를 실시하거나, 댓글로 의견을 남기게 하거나, 멋진 제품을 확인하도록 유도하는 등 잘 만들어진 CTA는 소셜 미디어 전략의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

 

예제 1:

예 2:

따라서 첫 번째 예시에서 명확한 ‘클릭 유도 문안(CTA)’이 없는 경우 게시물은 제품에 대해 이야기하지만 사용자가 다음에 무엇을 해야 하는지 알려주지 않습니다. 이제 두 번째 예시에서 CTA는 “서둘러!”와 같습니다. 이러한 긴박감으로 인해 사용자들은 시간 제한이 있는 딜을 최대한 빨리 웹사이트를 확인하게 됩니다. 두 번째는 사람들이 플래시 세일에 관심을 갖고 참여할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

결론

소셜 미디어 게시물에 가장 적합한 AI 프롬프트를 만드는 것은 현명한 사고, 창의력, 오디언스에 대한 이해가 어우러져야 하는 끊임없이 변화하는 작업과 같습니다. 명확한 목표를 설정하고, 오디언스가 좋아하는 콘텐츠에 맞게 콘텐츠를 조정하고, 창의력을 발휘하여 적절한 길이와 형식을 갖추세요. 이것이 바로 소셜 미디어 게임을 개선하기 위해 AI 마법을 사용하는 방법입니다. 단순히 콘텐츠를 게시하는 것이 아니라 진정한 관계를 형성하고, 사람들을 참여시키고, 브랜드를 중심으로 훌륭한 커뮤니티를 구축하는 것이 중요합니다. AI가 더욱 발전함에 따라 소셜 미디어 콘텐츠에 대한 흥미로운 가능성이 무궁무진해졌습니다.

자세히 알아보기: 2023년 가장 큰 20가지 AI 도구 및 모델 업데이트 [With Features]

20만 개의 컨텍스트 창을 갖춘 Claude 2.1 모델 출시: 새로운 소식

앤트로픽에서 개발한 클로드 2.1은 대규모 언어 모델 기능의 비약적인 발전을 의미합니다. 획기적인 20만 개의 토큰 컨텍스트 창을 갖춘 Claude 2.1은 이제 133,000단어 또는 약 533페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있습니다. 이러한 발전으로 문서 판독 용량 측면에서 Claude 2.1은 OpenAI의 GPT-4 Turbo를 앞지르며 업계 선두주자로 자리매김했습니다.

클로드 2.1이란 무엇인가요?

클로드 2.1은 이전 클로드 2 모델에 비해 크게 업그레이드되어 정확도와 성능이 향상되었습니다. 이 최신 버전은 두 배로 늘어난 컨텍스트 창과 선구적인 도구 사용 기능을 통해 더욱 복잡한 추론과 콘텐츠 생성이 가능합니다. Claude 2.1은 정확성과 신뢰성이 뛰어나며, 내부 지식 기반에 의존할 때 오답을 생성할 확률이 두 배나 낮아져 오답 생성률이 현저히 감소했습니다.

요약 및 질문 답변과 같은 문서 처리와 관련된 작업에서 Claude 2.1은 높은 정직성을 보여줍니다. 이제는 주장을 부정확하게 긍정하거나 답변을 조작하기보다는 주어진 텍스트에 근거 정보가 없음을 인정하는 경향이 3~4배 더 높아졌습니다. 이러한 정직성의 향상은 클로드의 결과물의 사실성과 신뢰성을 크게 높여줍니다.

주요 하이라이트

  • 정직성이 향상되면 환각이 줄어들고 신뢰성이 높아집니다.
  • 긴 형식의 콘텐츠 분석 및 검색 증강 생성 (RAG)을 위한 확장된 컨텍스트 창.
  • 확장된 기능과 유연성을 위해 도구 사용 및 함수 호출을 도입했습니다.
  • Claude 2.1에 맞춤화된 전문 프롬프트 엔지니어링 기법.

클로드 2.1의 프롬프트 기법은 무엇인가요?

Claude 2.1의 기본 프롬프트 기법과 200K 컨텍스트 창은 100K에 사용된 기법과 유사하지만, 한 가지 주목해야 할 중요한 측면이 있습니다:

프롬프트 문서 쿼리 구조화

Claude 2.1의 성능을 최적화하려면 모든 입력과 문서를 관련 질문보다 먼저 배치하는 것이 중요합니다. 이 접근 방식은 Claude 2.1의 고급 RAG 및 문서 분석 기능을 활용합니다.

입력에는 다음과 같은 다양한 유형의 콘텐츠가 포함될 수 있습니다:

  • 산문, 보고서, 기사, 책, 에세이 등
  • 양식, 표, 목록과 같은 구조화된 문서.
  • 코드 스니펫.
  • 덩어리 문서와 검색 스니펫을 포함한 RAG 결과.
  • 대화 내용, 채팅 기록, Q&A 교환과 같은 대화 텍스트.

클로드 2.1 프롬프트 구조화 예제

최신 Claude 2.1을 포함한 모든 버전의 Claude에서 문서와 입력 뒤에 쿼리를 정렬하면 역순에 비해 항상 성능이 크게 향상됩니다.

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

위 이미지는 이 소스에서 가져온 것입니다.

 

이 접근 방식은 특히 총 길이가 수천 토큰을 초과하는 문서를 처리할 때 Claude 2.1이 최적의 결과를 얻기 위해 매우 중요합니다.

클로드 2.1의 시스템 프롬프트란 무엇인가요?

Claude 2.1의 시스템 프롬프트는 질문이나 작업을 제시하기 전에 컨텍스트와 지시문을 설정하여 특정 목표나 역할로 Claude를 안내하는 방식입니다. 시스템 프롬프트에는 다음과 같은 내용이 포함될 수 있습니다:

  • 작업별 지침.
  • 역할 놀이 및 어조 설정을 포함한 개인화 요소.
  • 사용자 입력에 대한 배경 컨텍스트.
  • 간결성 명령과 같은 창의성 및 스타일 가이드라인.
  • 외부 지식 및 데이터의 통합.
  • 규칙 및 운영 가드레일 설정.
  • 신뢰성을 높이기 위한 출력 검증 조치.

클로드 2.1의 시스템 프롬프트 지원은 새로운 기능으로, 롤플레잉에서 캐릭터의 몰입도를 높이고 지침과 지침을 더욱 엄격하게 준수하는 등 다양한 시나리오에서 성능을 향상시킵니다.

클로드 2.1에서 시스템 프롬프트를 어떻게 사용하나요?

API 호출의 컨텍스트에서 시스템 프롬프트는 단순히 ‘
Human:
‘ 턴의 뒤가 아닌 위에 배치되는 텍스트입니다.

클로드 2.1에서 시스템 프롬프트 사용의 장점

효과적으로 제작된 시스템 프롬프트는 클로드의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 롤플레잉 시나리오에서는 시스템 프롬프트를 통해 클로드가 다음과 같이 할 수 있습니다:

  • 장시간 대화하는 동안 일관된 개성을 유지하세요.
  • 할당된 캐릭터의 편차에 대한 탄력성을 유지합니다.
  • 보다 창의적이고 자연스러운 응답을 표시하세요.

또한 시스템 프롬프트는 클로드가 규칙과 지침을 준수할 수 있도록 도와줍니다:

  • 작업 제한을 더 잘 준수합니다.
  • 금지된 콘텐츠를 생성할 가능성이 적습니다.
  • 주어진 업무에 더욱 집중할 수 있습니다.

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

시스템 프롬프트에는 별도의 줄, 지정된 ‘시스템’ 역할 또는 성격을 나타내는 특정 문구가 필요하지 않습니다. 프롬프트를 직접 작성하기만 하면 됩니다! 시스템 프롬프트를 포함한 전체 프롬프트는 하나의 여러 줄 문자열이어야 합니다. 시스템 프롬프트 뒤와 ‘
인간:

클로드 2.1 시스템 프롬프트 예제

다행히도 이미 익숙한 프롬프트 기법은 계속 적용 가능합니다. 주요 변형은 ‘인간:’ 턴 전 또는 후의 배치에 있습니다.

즉, 시스템 프롬프트나 ‘휴먼:’ 차례에 관계없이 클로드의 응답을 지시할 수 있습니다. ‘어시스턴트:’ 차례에 따라 이 방법을 진행하세요.

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

또한 시스템 프롬프트 내에서 검색 또는 검색 목적으로 문서, 가이드 및 기타 정보와 같은 다양한 리소스를 클로드에게 제공할 수 있습니다. 이는 XML 태그 사용을 포함하여 ‘휴먼:’ 프롬프트에 이러한 요소를 통합하는 방법과 유사합니다.

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

광범위한 문서 또는 수많은 문서 입력의 텍스트를 통합하려면 다음 XML 형식을 사용하여 시스템 프롬프트 내에서 이러한 문서를 구성하는 것이 좋습니다:

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

이 방법을 사용하면 프롬프트가 다음과 같이 표시되도록 수정됩니다:

시스템 프롬프트 기법 예제 클로드 2.1

위의 모든 예제는 다음 소스에서 가져온 것입니다.

 

클로드 2.1의 특징은 무엇인가요?

확장된 컨텍스트 창과 감소된 착각률 등 Claude 2.1의 고급 기능을 통해 다양한 비즈니스 애플리케이션에 이상적인 도구가 될 수 있습니다.

이해 및 요약

특히 길고 복잡한 문서에 대한 이해력과 요약 기능이 향상된 Claude 2.1은 주목할 만합니다. 이 모델은 오답률이 30% 감소하고 문서에서 잘못된 결론을 도출하는 비율이 현저히 낮아진 것으로 나타났습니다. 따라서 Claude 2.1은 법률 문서, 재무 보고서, 기술 사양을 높은 정확도로 분석하는 데 특히 능숙합니다.

향상된 사용자 친화적인 개발자 환경

Claude 2.1은 직관적인 콘솔 및 워크벤치 제품을 통해 향상된 개발자 경험을 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 개발자가 쉽게 테스트하고 프롬프트를 반복하며 여러 프로젝트를 효율적으로 관리하고 코드 스니펫을 생성하여 원활하게 통합할 수 있습니다. 단순성과 효율성에 중점을 두어 숙련된 개발자와 AI 분야에 처음 입문하는 개발자 모두를 만족시킵니다.

사용 사례 및 애플리케이션

세부적인 비즈니스 계획 초안 작성과 복잡한 계약서 분석부터 종합적인 고객 지원과 인사이트가 풍부한 시장 분석에 이르기까지, Claude 2.1은 다재다능하고 신뢰할 수 있는 AI 파트너로 자리매김하고 있습니다.

학술 및 창작 분야의 혁신

학계에서는 복잡한 학술 논문을 번역하고, 연구 자료를 요약하고, 방대한 문학 작품을 쉽게 탐색할 수 있도록 Claude 2.1을 지원합니다. 크리에이티브 전문가에게는 대량의 텍스트를 처리하고 이해하는 능력이 글쓰기, 연구, 예술적 표현에 새로운 시각을 불어넣어줄 수 있습니다.

법률 및 금융 부문

특히 복잡한 문서에 대한 Claude 2.1의 향상된 이해력 및 요약 기능은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 분석을 제공합니다. 이는 정확성과 세부 사항이 가장 중요한 법률 및 금융 분야에서 매우 유용합니다.

클로드 2.1은 시장에 어떤 영향을 미칠까요?

Claude 2.1을 통해 기업은 AI 기술에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 향상된 문서 처리 기능과 안정성을 통해 기업은 복잡한 문제를 보다 효과적이고 효율적으로 해결할 수 있습니다.

Claude 2.1의 개편된 가격 모델은 단순한 비용 효율성이 아니라 AI 시장의 새로운 표준을 제시하는 것입니다. 경쟁력 있는 가격으로 기존의 관행에 도전하여 더 많은 사용자와 업계가 고급 AI에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

클로드의 미래 2.1

Claude 2.1 개발팀은 지속적인 개선과 혁신을 위해 최선을 다하고 있습니다. 향후 업데이트를 통해 기능, 안정성 및 사용자 경험을 더욱 개선할 예정입니다.

또한 사용자 피드백은 Claude 2.1의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 팀은 다양한 사용자층의 요구와 기대에 맞춰 모델이 발전할 수 있도록 적극적인 사용자 참여를 장려합니다.

자세히 알아보기: 2023년 가장 큰 20가지 AI 도구 및 모델 업데이트 [With Features]

자주 묻는 질문

클로드 2.1은 환각률이 감소했나요?

클로드 2.1은 이전 버전인 클로드 2.0에 비해 허위 진술이 2배 감소하는 등 환각률이 현저히 감소했습니다. 이러한 개선 사항은 특히 복잡한 문서를 처리할 때 기업이 AI를 운영에 통합할 수 있도록 더욱 신뢰할 수 있고 안정적인 환경을 조성합니다.

Claude 2.1의 API 도구 사용 통합은 어떤 모습인가요?

Claude 2.1의 API 도구 사용 통합으로 기존 애플리케이션 및 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 기능은 시스템 프롬프트 도입과 함께 사용자가 클로드에 맞춤형 지시를 내릴 수 있도록 지원하여 특정 작업에 맞게 성능을 최적화합니다.

Claude 2.1의 가격은 얼마인가요?

Claude 2.1은 기술적 우월성을 제공할 뿐만 아니라 경쟁력 있는 가격 구조로 제공됩니다. 토큰 입력 0.008달러/1K, 토큰 출력 0.024달러/1K로 OpenAI의 GPT-4 터보에 비해 더 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

클로드 2.1의 200K 컨텍스트 창이란 무엇인가요?

Claude 2.1의 200K 컨텍스트 창은 최대 200,000개의 토큰을 처리할 수 있으며, 이는 약 133,000단어 또는 533페이지로 번역됩니다. 이 기능을 사용하면 전체 코드베이스나 대규모 재무제표와 같은 방대한 문서를 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다.

중소기업과 스타트업이 클로드 2.1을 사용할 수 있나요?

Claude 2.1의 합리적인 가격 모델은 소규모 기업과 스타트업이 고급 AI 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하여 최첨단 AI 도구의 사용을 대중화합니다.

컨텍스트 창 측면에서 클로드 2.1은 GPT-4 터보와 어떻게 비교되나요?

Claude 2.1은 200,000개의 토큰 컨텍스트 창으로 GPT-4 Turbo의 128,000개의 토큰보다 더 큰 문서 처리 용량을 제공하여 GPT-4 Turbo를 능가합니다.

클로드 2.1에서 환각률이 감소하면 어떤 이점이 있나요?

오탐률의 현저한 감소는 클로드 2.1이 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하여 복잡한 문제 해결을 위해 AI에 의존하는 비즈니스의 신뢰와 효율성을 향상시킨다는 것을 의미합니다.

API 도구 사용으로 Claude 2.1의 기능이 어떻게 향상되나요?

API 도구 사용을 통해 Claude 2.1은 사용자 정의 함수, API 및 웹 소스와 통합할 수 있습니다. 웹 검색이나 개인 데이터베이스에서 정보 검색과 같은 작업을 수행할 수 있어 실용적인 애플리케이션에서 활용도가 높아집니다.

클라우데 2.1이 GPT-4 터보에 비해 가격적인 이점은 무엇인가요?

클로드 2.1의 가격은 1,000 토큰 입력당 0.008달러, 1,000 토큰 출력당 0.024달러로 책정되어 GPT-4 터보의 높은 요금에 비해 더 비용 효율적입니다.

Claude 2.1을 기존 비즈니스 워크플로에 통합할 수 있나요?

예, Claude 2.1의 API 도구 사용 기능을 사용하면 기존 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있어 운영 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

워크벤치 제품은 Claude 2.1을 통해 개발자의 경험을 어떻게 개선하나요?

워크벤치 제품은 개발자가 프롬프트를 테스트, 반복 및 최적화할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 Claude 2.1을 다양한 애플리케이션에 통합하기 쉽고 효과적으로 개선합니다.

 

2023년 가장 큰 AI 도구 및 모델 업데이트 20가지 [With Features]

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

AI 시장은 다음과 같이 성장했습니다.
38%
성장할 것으로 예상되며, 그 주요 원인 중 하나는 대형 브랜드에서 도입한 수많은 AI 모델과 도구 덕분입니다!

그렇다면 기업들이 비즈니스용 AI 모델과 도구를 출시하는 이유는 무엇일까요?



PWC


는 2025년까지 AI가 직원의 잠재력을 최대 40%까지 끌어올릴 수 있는 방법을 소개합니다!

아래 그래프에서 AI 시장의 전년 대비 매출 전망치(2018-2025년)를 확인하세요.

총 14,700개의
14,700개의 스타트업이
2023년 3월 현재 미국에서만 총 14,700개의 스타트업이 탄생한 만큼, AI의 비즈니스 잠재력은 의심할 여지없이 엄청납니다!

AI에서 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

대규모 언어 모델(LLM)은 언어 이해 및 생성을 통해 인간과 유사한 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 고급 AI 도구입니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터를 통계적으로 분석하여 단어와 구문이 서로 어떻게 연결되는지 학습하는 방식으로 작동합니다.

인공 지능의 하위 집합인 LLM은 텍스트 생성, 분류, 대화에서 질문에 대한 답변, 언어 번역 등 다양한 작업에 능숙합니다.

‘대규모’라는 명칭은 학습된 데이터 세트가 상당하기 때문에 붙여진 것입니다. LLM의 기반은 머신 러닝, 특히 트랜스포머 모델로 알려진 신경망 프레임워크에 있습니다. 이를 통해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 효과적으로 처리하여 언어를 이해하고 조작하는 데 있어 다재다능함을 보여줄 수 있습니다.


자세히 보기:


RAG(검색 증강 세대)와 LLM의 차이점은?

2023년에 가장 인기 있는 오픈소스 LLM은 무엇인가요?

2023년 9월 현재
Falcon 180B
가 허깅 페이스 오픈 LLM 리더보드에서 사전 학습된 대형 언어 모델 중 가장 높은 성능 순위를 기록하며 1위를 차지했습니다.

2023년 상위 7가지 AI 모델에 대해 알아보세요.

1. Falcon LLM

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


Falcon LLM
은 AI 언어 처리의 기능을 재정의한 강력한 사전 학습된 개방형 대규모 언어 모델입니다.

이 모델에는 1,800억 개의 매개변수가 있으며 3조 5,000억 개의 토큰으로 학습되었습니다. 상업용 및 연구용으로 모두 사용할 수 있습니다.

2023년 6월, 팔콘 LLM은 허깅페이스의 오픈 LLM 리더보드에서 1위를 차지하며 ‘오픈 소스 LLM의 왕’이라는 타이틀을 얻었습니다.

Falcon LLM 기능:

  • 추론, 숙련도, 코딩 및 지식 테스트에서 우수한 성적을 거둡니다.
  • 플래시어텐션과 다중 쿼리 어텐션으로 더 빠른 추론과 더 나은 확장성을 제공합니다.
  • 로열티 의무나 제한 없이 상업적으로 사용할 수 있습니다.
  • 이 플랫폼은 무료로 사용할 수 있습니다.

2. 라마 2

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

메타가 출시했습니다
라마 2
를 통해 사전 학습된 온라인 데이터 소스를 무료로 이용할 수 있습니다. 라마 2는 라마의 두 번째 버전으로, 이전 버전보다 컨텍스트 길이가 두 배로 길어지고 학습량이 40% 증가했습니다.

또한 Llama 2는 사용자가 모범 사례와 안전성 평가를 이해하는 데 도움이 되는 책임감 있는 사용 가이드를 제공합니다.

라마 2 특징:

  • 라마 2는 연구 및 상업적 용도로 모두 무료로 사용할 수 있습니다.
  • 사전 학습된 버전과 대화형 미세 조정 버전 모두에 대한 모델 가중치 및 시작 코드가 포함되어 있습니다.
  • 아마존 웹 서비스(AWS), 허깅 페이스 등 다양한 제공업체를 통해 액세스할 수 있습니다.
  • 윤리적이고 책임감 있는 활용을 보장하기 위해 사용 제한 정책을 시행합니다.

3. 클로드 2.0 및 2.1

클로드 2 은 Anthropic에서 개발한 고급 언어 모델입니다. 이 모델은 API와 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 향상된 성능, 더 빠른 응답, 접근성을 자랑합니다.

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

ChatGPT 다음으로 이 모델은 더 큰 컨텍스트 창을 제공하며 가장 효율적인 챗봇 중 하나로 간주됩니다.

클로드 2 기능:

  • 이전 버전보다 향상된 성능으로 더 긴 응답 시간을 제공합니다.
  • 사용자가 API 액세스 및 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 Claude 2와 상호 작용할 수 있습니다.
  • 이전 모델에 비해 더 긴 메모리를 보여줍니다.
  • 안전 기법과 광범위한 레드팀을 활용하여 공격적이거나 위험한 결과물을 완화합니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 월 $20

The
클로드 2.1 모델
2023년 11월 21일에 도입된 새로운 버전은 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 주목할 만한 개선 사항을 제공합니다. 최첨단 200만 토큰 컨텍스트 창이 특징이며, 모델 착시 현상을 크게 줄이고, 시스템 프롬프트를 개선하고, 도구 사용에 중점을 둔 새로운 베타 기능을 도입했습니다.

클로드 2.1은 기업을 위한 주요 기능의 발전을 가져올 뿐만 아니라 시스템에 전달할 수 있는 정보의 양을 200,000 토큰이라는 새로운 한도로 두 배로 늘렸습니다.

이는 약 15만 단어 또는 500페이지가 넘는 콘텐츠에 해당합니다. 이제 사용자는 전체 코드베이스, S-1 양식과 같은 포괄적인 재무제표, “일리아드” 또는 “오디세이”와 같은 장문의 문학 작품을 포함한 광범위한 기술 문서를 업로드할 수 있습니다.

대량의 콘텐츠 또는 데이터를 처리하고 상호 작용할 수 있는 기능을 통해 Claude는 정보를 효율적으로 요약하고, 질의응답 세션을 진행하고, 추세를 예측하고, 여러 문서를 비교 및 대조하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

Claude 2.1 기능:

  • 환각 경험률 2배 감소
  • API 도구 사용
  • 더 나은 개발자 환경

가격: 미정

4. MPT-7B

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

MPT-7B는 1조 개에 달하는 텍스트와 코드에 대해 처음부터 학습된 MosaicML 사전 훈련된 트랜스포머의 약자입니다. MPT는 GPT와 마찬가지로 디코더 전용 트랜스포머에서도 작동하지만 몇 가지 개선 사항이 있습니다.

가격은 $200,000입니다,
MPT-7B
는 사람의 개입 없이 9.5일 만에 MosaicML 플랫폼에서 학습되었습니다.

기능:

  • 다양한 대화형 작업을 위한 대화를 생성합니다.
  • 원활하고 매력적인 멀티턴 인터랙션이 가능합니다.
  • 데이터 준비, 교육, 미세 조정 및 배포가 포함됩니다.
  • 컨텍스트를 잃지 않고 매우 긴 입력을 처리할 수 있습니다.
  • 무료로 사용할 수 있습니다.

5. 5.

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트
Code Llama는 텍스트 프롬프트를 기반으로 코드를 생성하고 토론하기 위해 특별히 설계된 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 코딩 작업을 위한 공개적으로 사용 가능한 LLM 중 가장 최신의 개발 제품입니다.

에 따르면
메타의 뉴스 블로그
에 따르면 코드 라마는 개방형 모델 평가를 지원하여 커뮤니티가 기능을 평가하고, 문제를 식별하고, 취약점을 수정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

코드엘리마 기능:

  • 코딩 학습자의 진입 장벽을 낮춥니다.
  • 강력하고 잘 문서화된 소프트웨어를 작성하기 위한 생산성 및 교육 도구 역할을 합니다.
  • Python, C++, Java, PHP, 타입스크립트(자바스크립트), C#, Bash 등 널리 사용되는 프로그래밍 언어와 호환됩니다.
  • 7B, 13B, 34B 파라미터의 세 가지 크기로 제공되며, 각각 500억 개의 코드 토큰과 코드 관련 데이터로 학습됩니다.
  • 무료로 배포할 수 있습니다.

6. 미스트랄-7B AI 모델

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

미스트랄 7B 은 미스트랄 AI 팀이 개발한 대규모 언어 모델입니다. 73억 개의 매개변수가 있는 언어 모델로, 복잡한 언어 패턴을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 나타냅니다.

또한, 미스트랄 -7B는 역대 최고의
최고의 7B 모델
으로 여러 벤치마크에서 라마 2 13B를 능가하는 성능을 보이며 언어 학습에 있어 그 효과를 입증했습니다.

미스트랄-7B 특징:

  • 더 빠른 추론을 위해 그룹화된 쿼리 관심도(GQA)를 활용하여 쿼리 처리의 효율성을 개선합니다.
  • 더 긴 시퀀스를 적은 계산 비용으로 처리할 수 있도록 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)을 구현합니다.
  • 다양한 작업에서 미세 조정이 용이하여 다양한 애플리케이션에 대한 적응성을 보여줍니다.
  • 무료로 사용할 수 있습니다.

7. ChatGLM2-6B

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


ChatGLM2-6B
는 오픈 소스 이중 언어(중국어-영어) 채팅 모델 ChatGLM-6B의 두 번째 버전으로, 중국 칭화대학교 연구진이 ChatGPT의 경량화 대안에 대한 수요에 대응하여 개발했습니다.

ChatGLM2-6B 기능:

  • 영어와 중국어로 1조 개가 넘는 토큰을 학습했습니다.
  • 언어 이해도를 높이기 위해 1조 4천억 개 이상의 토큰을 사전 학습했습니다.
  • 2K에서 32K로 확장된 더 긴 컨텍스트를 지원합니다.
  • 다양한 데이터 세트(MMLU, CEval, BBH)에서 비슷한 크기의 경쟁 모델보다 성능이 뛰어납니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 요청 시

AI 도구란 무엇인가요?

AI 도구는 특정 작업을 수행하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인공지능 알고리즘을 활용하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 의료, 금융, 마케팅, 교육 등 다양한 산업 분야에서 작업을 자동화하고 데이터를 분석하며 의사 결정을 지원하는 애플리케이션으로 활용되고 있습니다.

AI 도구의 이점으로는 프로세스 간소화, 시간 절약, 편향성 감소, 반복 작업 자동화 등의 효율성이 있습니다.

그러나 구현 비용, 잠재적인 일자리 대체, 정서적 및 창의적 역량 부족과 같은 문제점이 지적되고 있습니다. 이러한 단점을 완화하려면 올바른 AI 도구를 선택하는 것이 관건입니다.

2023년 최고의 AI 도구는 무엇인가요?

AI 도구를 신중하게 선택하고 전략적으로 구현하면 특정 요구사항에 가장 큰 가치를 제공하는 도구에 집중하여 비용을 절감할 수 있습니다. AI 도구를 신중하게 선택하고 통합하면 비즈니스에서 AI 도구의 장점을 활용하면서 문제를 최소화하여 보다 균형 잡히고 효과적인 기술 활용을 할 수 있습니다.

2023년 상위 13개 AI 도구는 다음과 같습니다.

 

1. AI의 채팅 GPT 열기

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

채팅 GPT 은 사람과 같은 대화형 답변을 생성하는 자연어 처리 AI 모델입니다. “케이크를 굽는 방법?”과 같은 간단한 질문에 대답하여 고급 코드를 작성할 수 있습니다. 에세이, 소셜 미디어 게시물, 이메일, 코드 등을 생성할 수 있습니다.

이 봇을 사용하면 가장 간단한 방법으로 새로운 개념을 배울 수 있습니다.

이 AI 챗봇은 2022년 11월에 연구 및 인공 회사인 Open AI가 개발하여 출시했으며, 네티즌 사이에서 빠르게 센세이션을 일으켰습니다.

기능:

  • AI는 챗봇처럼 보이므로 사용자 친화적입니다.
  • 다양한 주제에 대한 주제별 지식이 있습니다.
  • 다국어를 지원하며 50개 이상의 언어를 지원합니다.
  • GPT 3 버전은 무료로 사용할 수 있습니다.

무료 버전: 사용 가능

가격:

  • 채팅 GPT-3: 무료
  • 채팅 GPT 플러스: 20$/월



라훌 쇼칸드


의 공동 설립자


Wilyer:

최근 기업 고객들이 가장 많이 요청하는 안드로이드 앱의 기능을 구현하는 데 ChatGPT를 사용했습니다. 고객에게 적합한 SaaS가 되기 위해 해당 기능을 개발해야 했습니다. ChatGPT를 사용하여 복잡한 수학적, 논리적 자바 함수를 명령하여 요구 사항을 정확하게 충족할 수 있었습니다. 일주일도 채 되지 않아 JAVA 코드를 수정하고 적용하여 엔터프라이즈 고객에게 이 기능을 제공할 수 있었습니다. 이 기능을 출시하자마자 B2B SaaS 구독 및 매출이 25~30% 증가했습니다.

2. GPT-4 터보 128K 컨텍스트

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트


GPT-4 터보 128K 컨텍스트
는 GPT 3.5의 개선된 고급 버전으로 출시되었습니다. 128K 컨텍스트 창을 사용하면 RAG(검색 증강 생성)와 같은 기술을 사용하여 애플리케이션에 필요한 훨씬 더 많은 사용자 지정 데이터를 얻을 수 있습니다.

기능:

  • 사용자 자연어 입력을 기반으로 향상된 기능 호출을 제공합니다.
  • JSON 모드를 사용하여 소프트웨어 시스템과 상호 운용합니다.
  • 시드 파라미터를 사용하여 재현 가능한 출력을 제공합니다.
  • 지식 컷오프 기간을 2023년 4월까지 19개월 연장합니다.


무료 버전: 사용 불가
가격:

  • 입력: 입력: $0.01/1000 토큰
  • 출력: 0.3/1000 토큰

3. 채팅 GPT4 비전

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

오픈 AI, 멀티모달 출시
GPT-4 비전
2023년 3월에 출시될 예정입니다. 이 버전은 다양한 유형의 텍스트 및 시각적 형식을 처리할 수 있기 때문에 Chat GPT의 가장 유용한 버전 중 하나입니다. GPT-4는 고급 이미지 및 음성 해설 기능을 갖추고 있어 다양한 혁신과 활용 사례를 실현합니다.

ChatGPT-4의 생성 AI는 ChatGPT-3 버전의 500배에 달하는 100조 개의 파라미터로 학습됩니다.

기능:

  • 사진, 문서, 손글씨 메모, 스크린샷과 같은 시각적 입력을 이해합니다.
  • 입력으로 업로드된 시각 자료를 기반으로 물체와 도형을 감지하고 분석합니다.
  • 그래프, 차트 등과 같은 시각적 형식의 데이터 분석을 제공합니다.
  • 3배 비용 효율적인 모델 제공
  • 4096개의 출력 토큰을 반환합니다.

무료 버전: 사용 불가
가격: 사용한 만큼만 지불 모델

4. GPT 3.5 터보 인스트럭트

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

GPT 3.5 터보 인스트럭트 는 GPT-3 버전에서 반복적으로 발생하는 문제를 완화하기 위해 출시되었습니다. 이러한 문제에는 부정확한 정보, 오래된 사실 등이 포함됩니다.

따라서 3.5 버전은 사용자의 쿼리에 대해 논리적이고 문맥에 맞는 직접적인 응답을 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

기능:

  • 명령을 효율적으로 이해하고 실행합니다.
  • 몇 개의 토큰을 사용하여 더 간결하고 정확한 정보를 생성합니다.
  • 사용자의 요구에 맞춰 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
  • 암기보다 정신적 추론 능력에 중점을 둡니다.


무료 버전: 사용 불가
가격:

  • 입력: 입력: $0.0015/1000 토큰
  • 출력: 0.0020/1000 토큰

5. 마이크로소프트 코파일럿 AI 도구

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

코파일럿 365 는 Microsoft Office 전체에서 작동하는 본격적인 AI 도구입니다. 이 AI를 사용하여 문서를 작성하고, 이메일을 읽고, 요약하고, 응답하고, 프레젠테이션을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 직원 생산성을 높이고 워크플로를 간소화하도록 설계되었습니다.

기능:

  • 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
  • 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
  • Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
  • Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
  • 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

6. SAP의 제너레이티브 AI 어시스턴트: 줄

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

줄은 생성형
SAP의 AI 어시스턴트
로, HR, 재무, 공급망, 조달, 고객 경험 등 SAP 애플리케이션에 내장되어 있습니다.

이 AI 기술을 사용하면 필요할 때마다 빠른 응답과 통찰력 있는 인사이트를 얻을 수 있어 지연 없이 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

기능:

  • 영업 성과를 이해하고 개선하며 문제를 파악하고 수정 사항을 제안하는 데 도움을 줍니다.
  • 모든 SAP 솔루션에 대한 새로운 시나리오를 지속적으로 제공합니다.
  • 편견 없는 직무 설명과 관련 면접 질문을 생성하여 인사 업무에 도움을 줍니다.
  • 일반 언어 쿼리를 기반으로 지능적인 답변을 제공하여 SAP 사용자 환경을 혁신합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 요청 시

7. 메타의 AI 스튜디오

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

메타의 AI 스튜디오 는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 개선한다는 비전을 가지고 만들어졌습니다. 이를 통해 기업은 인스타그램, 페이스북, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 메시징 서비스를 사용하여 고객과 소통할 수 있는 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.

AI Studio의 주요 사용 사례 시나리오는 이커머스 및 고객 지원 부문입니다.

기능:

  • 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
  • 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
  • Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
  • Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
  • 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

8. EY의 AI 도구

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

EY AI 는 인간의 역량과 인공지능(AI)을 통합하여 조직이 자신감 있고 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 지원합니다. EY의 방대한 비즈니스 경험, 업계 전문성, 첨단 기술 플랫폼을 활용해 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

기능:

  • 다양한 영역의 경험을 활용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 솔루션과 인사이트를 제공합니다.
  • EY 패브릭을 통해 최첨단 AI 기능을 종합 솔루션에 원활하게 통합합니다.
  • EY 패브릭을 통해 속도와 규모에 맞게 AI 기능을 내장합니다.

무료 버전: EY 직원 무료

가격: 요청 시

 

9. 셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI 도구

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

아마존은 최근
아마존 셀러를 위한 AI
를 통해 여러 제품 관련 기능을 사용할 수 있습니다. 제품 제목, 글머리 기호, 설명, 목록 세부 정보 등을 간단하게 작성할 수 있습니다.

이 AI는 판매자가 최소한의 시간과 노력으로 고품질 리스팅과 매력적인 제품 정보를 생성하는 것을 목표로 합니다.

기능:

  • 판매자를 위한 매력적인 제품 제목, 글머리 기호 및 설명을 생성합니다.
  • 자동화된 모니터링을 통해 제품 병목 현상을 찾아냅니다.
  • 자동화된 챗봇을 생성하여 고객 만족도를 높입니다.
  • 시계열 및 데이터 유형을 사용하여 엔드투엔드 예측 모델을 생성합니다.

무료 버전: 무료 평가판 사용 가능

가격: 요청 시

10. 디자이너를 위한 Adobe의 제너레이티브 AI 툴

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

Adobe의 제너레이티브 AI 디자이너용은 디자이너의 창작 과정을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 도구를 사용하면 프롬프트와 함께 몇 초 안에 그래픽을 원활하게 생성하고, 이미지를 확장하고, 이미지 내의 요소를 이동하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 AI는 이미지의 어느 곳에서나 이동, 추가, 교체, 제거할 수 있도록 하여 디자이너의 자연스러운 창의력을 확장하고 지원하는 것을 목표로 합니다.

기능:

  • 텍스트 프롬프트를 이미지로 변환합니다.
  • 개체를 제거하거나 새 개체를 칠할 수 있는 브러시를 제공합니다.
  • 고유한 텍스트 효과를 제공합니다.
  • 3D 요소를 이미지로 변환합니다.
  • 이미지의 개체를 이동합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 월 $4.99

11. 구글의 크리에이티브 가이드 AI 도구

AI 도구 업데이트 모델 LLMS

구글은 동영상 애널리틱스 옵션에서 광고 최적화를 위한 새로운 AI 제품을 출시했습니다.
크리에이티브 가이드 AI
. 이 도구는 광고 동영상을 분석하고 Google의 모범 사례 및 요구 사항에 따라 통찰력 있는 피드백을 제공합니다.

또한, 동영상을 직접 제작하지는 않지만 기존 동영상을 최적화할 수 있는 귀중한 피드백을 제공합니다.

기능:

  • 동영상에서 브랜드 로고가 5초 이내에 표시되는지 확인합니다.
  • 마케팅 목표에 따라 동영상 길이를 분석합니다.
  • 고품질 음성 해설을 스캔합니다.
  • 동영상의 분석 종횡비.

무료 버전: 무료

가격: 요청 시

12. Grok: 차세대 생성 AI 도구

AI 도구로 LLM의 대규모 언어 모델 업데이트

Grok AI 는 엘론 머스크의 AI 스타트업인 xAI에서 개발한 대규모 언어 모듈입니다. 이 도구는 330억 개의 파라미터로 학습되며, 이는 700억 개의 파라미터를 가진 Meta의 LLaMA 2와 비슷한 수준입니다.

실제로
인디언 익스프레스의
최신 보고서에 따르면, Gork-1은 2번 조항과 3.5번 조항을 능가하지만 여전히 4번 조항을 능가하지는 못합니다.

기능:

  • X 플랫폼(이전의 트위터)에서 실시간 정보를 추출합니다.
  • 유머와 풍자를 응답에 통합하여 상호 작용을 촉진합니다,
  • 많은 AI가 거부하는 ‘까다로운 질문’에 대한 답변이 가능합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 월 $16

생산성을 찾고 계신가요? 알아두어야 할 10가지 독특한 AI 도구를 소개합니다!

대규모 언어 모델(LLM)과 AI 도구: 차이점은 무엇인가요?

LLM은 제너레이티브 AI의 특수한 하위 집합이지만, 모든 제너레이티브 AI 도구가 LLM 프레임워크에 구축되는 것은 아닙니다. 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 오리지널 콘텐츠를 제작할 수 있는 광범위한 AI 기술을 포괄합니다. 이러한 도구는 이러한 콘텐츠를 생성하기 위해 LLM을 포함한 기본 AI 모델에 의존합니다.

반면에 LLM은 언어 기반 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 딥러닝과 신경망을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 해석하며 생성하는 데 탁월합니다. 주로 언어 처리에 중점을 두어 텍스트 생성, 번역, 질문 답변과 같은 작업에 능숙합니다.

주요 차이점은 범위와 적용에 있습니다: 생성형 AI는 여러 도메인에 걸쳐 독창적인 콘텐츠를 만드는 모든 AI를 포괄하는 광범위한 범주인 반면, LLM은 언어 관련 작업에 특화된 집중적인 유형의 생성형 AI입니다. 이러한 구분은 AI 환경 내에서 각자의 역할과 기능을 이해하는 데 매우 중요합니다.


데이비드 왓킨스
, 제품 관리 이사
Ethos

EthOS에서 Al을 플랫폼에 통합한 저희의 경험은 혁신적이었습니다. IBM 왓슨 감정 및 어조 분석을 활용하여 새로운 웹사이트 디자인, 가정 내 제품 테스트 및 기타 다양한 정성적 연구에 대한 고객의 감정과 정서를 신속하게 수집할 수 있습니다.

13. 코디를 사용해 보세요, 비즈니스 간소화!

코디는 OpenAI의 고급 GPT 모델, 특히 3.5 터보와 4를 사용하여 챗봇을 만들 수 있는 코드가 필요 없는 접근성 높은 솔루션입니다. 이 도구는 사용하기 쉽도록 설계되었으며, 특별한 기술 없이도 사용할 수 있어 다양한 사용자에게 적합합니다. 코디에 데이터를 입력하기만 하면 나머지는 코디가 효율적으로 관리하여 번거로움 없는 경험을 보장합니다.

코디의 뛰어난 특징은 특정 모델 버전과 독립적이어서 사용자가 봇을 재교육하지 않고도 최신 LLM 업데이트를 유지할 수 있다는 점입니다. 또한 사용자 지정 가능한 지식 기반을 통합하여 기능을 향상시키기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다.

기업 내 프로토타이핑에 이상적인 코디는 AI 모델을 처음부터 복잡하게 구축할 필요 없이 GPT 모델의 잠재력을 보여줍니다. 개인화된 모델 학습을 위해 다양한 형식의 회사 데이터를 사용할 수 있지만, 개인정보 보호 및 무결성을 유지하기 위해 민감하지 않은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

강력한 GPT 에코시스템을 원하는 기업을 위해 Cody는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. AI API는 봇 관리, 메시지 전송, 대화 추적과 같은 기능을 제공하여 다양한 애플리케이션 및 서비스에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

또한 Cody는 다음과 같은 플랫폼과 통합할 수 있습니다.
Slack
,
Discord
, 및
재피어
를 지원하며
다른 사람들과 봇을 공유할 수 있습니다.
. 모델 선택, 봇 성격, 신뢰 수준, 데이터 소스 참조 등 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하여 특정 요구사항에 맞는 챗봇을 만들 수 있습니다.

코디는 사용자 친화성과 커스터마이징 옵션이 결합되어 있어 복잡한 AI 모델 개발 없이도 GPT 기술을 활용하고자 하는 기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.


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Falcon 180B 및 40B: 사용 사례, 성능 및 차이점

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

Falcon LLM은 기술력뿐만 아니라 오픈 소스 특성으로 차별화되어 더 많은 고객이 고급 AI 기능을 이용할 수 있습니다. Falcon 180B, 40B, 7.5B 및 1.3B를 포함한 다양한 모델을 제공합니다. 각 모델은 서로 다른 계산 기능과 사용 사례에 맞게 조정됩니다.

예를 들어 180B 모델은 가장 크고 강력하여 복잡한 작업에 적합하며, 1.3B 모델은 덜 까다로운 애플리케이션에 더 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공합니다.

특히 7B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM의 오픈 소스 특성은 AI 기술 접근의 장벽을 허물어 줍니다. 이러한 접근 방식은 개인과 조직이 각자의 환경에 이러한 모델을 배포할 수 있는 보다 포용적인 AI 생태계를 조성하여 AI 애플리케이션의 혁신과 다양성을 장려합니다.

Falcon 40B란 무엇인가요?

Falcon 40B는 높은 계산 효율성과 고급 AI 기능 간의 격차를 해소하기 위해 특별히 설계된 Falcon LLM(대규모 언어 모델) 제품군의 일부입니다. 400억 개의 매개 변수가 있는 생성형 AI 모델로, 성능과 리소스 요구 사항의 균형을 제공합니다.

Falcon LLM 40B는 무엇을 할 수 있나요?

Falcon 40B는 창의적인 콘텐츠 생성, 복잡한 문제 해결, 고객 서비스 운영, 가상 지원, 언어 번역, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

이 모델은 다양한 산업 분야에서 반복적인 작업을 자동화하고 효율성을 향상시킬 수 있다는 점에서 특히 주목할 만합니다. 오픈 소스인 Falcon 40B는 접근성과 혁신 측면에서 상당한 이점을 제공하며, 상업적 목적으로 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

Falcon 40B는 어떻게 개발되고 훈련되었나요?

1조 개에 달하는 방대한 리파이낸드웹 데이터 세트를 기반으로 훈련된 Falcon 40 B의 개발에는 GPU의 광범위한 사용과 정교한 데이터 처리가 포함되었습니다. Falcon 40B는 384개의 A100 40GB GPU를 사용하여 AWS 세이지메이커에서 훈련 과정을 거쳤으며, 텐서 병렬처리(TP=8), 파이프라인 병렬처리(PP=4), 데이터 병렬처리(DP=12)를 ZeRO와 함께 결합한 3D 병렬처리 방식을 사용했습니다. 이 교육 단계는 2022년 12월에 시작되어 두 달에 걸쳐 완료되었습니다.

이 훈련을 통해 모델은 언어와 문맥에 대한 탁월한 이해력을 갖추게 되어 자연어 처리 분야의 새로운 표준을 세웠습니다.

Falcon 40B의 아키텍처 설계는 GPT -3의 프레임워크를 기반으로 하지만, 성능을 향상시키기 위해 상당한 변경이 이루어졌습니다. 이 모델은 회전식 위치 임베딩을 활용하여 시퀀스 컨텍스트에 대한 이해도를 높입니다.

다중 쿼리 어텐션과 플래시 어텐션으로 어텐션 메커니즘이 강화되어 처리 능력이 향상되었습니다. 디코더 블록에서 Falcon 40B는 병렬 주의 및 다중 레이어 퍼셉트론(MLP) 구성을 통합하여 이중 레이어 정규화 접근 방식을 채택하여 계산 효율성과 효과 간의 균형을 유지합니다.

Falcon 180B는 무엇인가요?

Falcon 180B는 1,800억 개의 파라미터를 자랑하는 Falcon LLM 제품군의 정점에 해당하는 제품입니다. 이 인과관계 디코더 전용 모델은 3조 5천억 개의 방대한 RefinedWeb 토큰을 기반으로 학습되어 가장 진보된 오픈 소스 LLM 중 하나입니다. 제작자는 다음과 같습니다.
TII
.

추론, 코딩, 숙련도 및 지식 테스트에서 탁월한 기능을 제공하여 다양한 자연어 처리 작업에 탁월합니다.

연구 논문, 법률 텍스트, 뉴스, 문학, 소셜 미디어 대화 등 다양한 데이터 소스를 포함하는 광범위한 RefinedWeb 데이터 세트에 대한 교육을 통해 다양한 애플리케이션에 대한 숙련도를 보장합니다.

Falcon 180 B의 출시는 AI 개발의 중요한 이정표로, 멀티태스크 언어 이해 및 벤치마크 테스트에서 다른 주요 독점 모델에 필적하거나 심지어 능가하는 놀라운 성능을 선보였습니다.

Falcon 180B는 어떻게 작동하나요?

TII의 Falcon 40B 모델의 고급 버전인 Falcon 180B 모델은 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 갖춘 자동 회귀 언어 모델로 작동합니다.

3조 5천억 개의 방대한 데이터 토큰으로 학습된 이 모델에는 RefinedWeb과 Amazon SageMaker에서 가져온 웹 데이터가 포함되어 있습니다.

Falcon 180B는 3D 병렬 처리와 ZeRO 최적화 및 맞춤형 Trion 커널을 사용하는 Gigatron이라는 맞춤형 분산 교육 프레임워크를 통합합니다. 이 기술을 개발하는 데는 총 700만 GPU 시간 동안 최대 4096개의 GPU를 사용하는 등 리소스 집약적인 작업이 필요했습니다. 이러한 광범위한 훈련으로 Falcon 180B는 라마 2와 같은 기종보다 약 2.5배 더 커졌습니다.

Falcon 180B는 표준 180B 모델과 180B-Chat의 두 가지 버전으로 제공됩니다. 전자는 사전 학습된 모델로, 기업이 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다. 후자의 180B-Chat은 일반적인 명령어에 최적화되어 있으며, 교육 및 대화 데이터 세트에 대한 미세 조정을 거쳐 어시스턴트 스타일의 작업에 적합합니다.

Falcon 180B의 성능은 어떻습니까?

성능 측면에서 Falcon 180B는 최고 수준의 결과를 제공하고 기존의 많은 솔루션보다 뛰어난 성능을 제공함으로써 AI 산업에서 UAE의 입지를 확고히 했습니다.

허깅 페이스 리더보드에서 높은 점수를 받았으며 Google의 PaLM-2와 같은 독점 모델과 긴밀하게 경쟁하고 있습니다. GPT-4보다 약간 뒤처지지만, 방대한 텍스트 말뭉치에 대한 광범위한 훈련을 통해 다양한 언어 작업에 대한 탁월한 언어 이해와 숙련도를 갖춘 Falcon 180 B는 잠재적으로 Gen-AI 봇 훈련에 혁신을 가져올 수 있습니다.
Falcon 180B의 차별화 요소는 개방형 아키텍처로, 방대한 파라미터 세트가 포함된 모델에 액세스할 수 있어 언어 처리에 대한 연구와 탐색을 강화합니다. 이 기능은 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에 걸쳐 수많은 기회를 제공합니다.

Falcon 180B에 액세스하는 방법?

허깅페이스와 TII 웹사이트를 통해 팔콘 180B에 액세스할 수 있으며, 채팅 버전의 실험적 미리 보기도 이용할 수 있습니다. 또한 AWS는 Amazon SageMaker JumpStart 서비스를 통해 액세스를 제공하여 비즈니스 사용자를 위한 모델 배포를 간소화합니다.

Falcon 40B와 180B: 차이점은 무엇인가요?

Falcon-40B 사전 교육 및 인스트럭트 모델은 Apache 2.0 소프트웨어 라이선스에 따라 사용할 수 있으며, Falcon-180B 사전 교육 및 채팅 모델은 TII 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다. 다음은 Falcon 40B와 180B의 다른 4가지 주요 차이점입니다:

1. 모델 크기 및 복잡성

Falcon 40B는 400억 개의 파라미터를 보유하고 있어 강력하면서도 계산 리소스 측면에서 관리하기 쉬운 모델입니다. 반면에 Falcon 180B는 1,800억 개의 매개 변수가 있는 훨씬 더 큰 모델로, 향상된 기능과 복잡성을 제공합니다.

2. 교육 및 데이터 활용

Falcon 40B는 1조 개의 토큰으로 학습되어 언어와 맥락에 대한 폭넓은 이해를 제공합니다. Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰에 대한 학습을 통해 이를 뛰어넘어 더욱 미묘하고 정교한 언어 모델을 만들어 냅니다.

3. 애플리케이션 및 사용 사례

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스 및 언어 번역을 포함한 광범위한 범용 애플리케이션에 적합합니다. Falcon 180B는 더 깊은 추론과 이해가 필요한 복잡한 작업을 더 능숙하게 처리할 수 있어 고급 연구 개발 프로젝트에 이상적입니다.

4. 리소스 요구 사항

Falcon 40B는 실행에 필요한 컴퓨팅 성능이 적기 때문에 더 다양한 사용자와 시스템에서 사용할 수 있습니다. Falcon 180B는 크기와 복잡성으로 인해 하이엔드 애플리케이션 및 연구 환경을 대상으로 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

자세히 읽기: 상업적 유용성, 오픈 소스 기술, 그리고 Falcon LLM의 미래

F-FAQ(Falcon의 자주 묻는 질문)

1. Falcon LLM이 다른 대형 언어 모델과 차별화되는 점은 무엇인가요?

특히 Falcon 180B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM은 오픈 소스 성격과 인상적인 규모로 인해 두드러집니다. 1,800억 개의 파라미터가 있는 Falcon 180B는 3조 5천억 개의 토큰으로 학습된 가장 큰 규모의 오픈 소스 모델 중 하나입니다. 이 광범위한 교육을 통해 탁월한 언어 이해력과 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다. 또한, Falcon LLM은 아키텍처에 다중 쿼리 주의 및 사용자 지정 Trion 커널과 같은 혁신적인 기술을 사용하여 효율성과 효과를 향상시킵니다.

2. Falcon 40B의 다중 쿼리 주의 메커니즘은 어떻게 작동하나요?

Falcon 40B는 기존의 다중 헤드 어텐션 방식과 달리 모든 어텐션 헤드에서 단일 키와 값 쌍이 사용되는 고유한 다중 쿼리 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이 접근 방식은 사전 학습 프로세스에 큰 영향을 주지 않으면서 추론하는 동안 모델의 확장성을 개선하여 모델의 전반적인 성능과 효율성을 향상시킵니다.

3. Falcon 40B 및 180B의 주요 응용 분야는 무엇입니까?

Falcon 40B는 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 언어 번역 등 다양한 작업에 적합한 다목적 제품입니다. 고급형인 Falcon 180B는 고급 연구, 코딩, 숙련도 평가, 지식 테스트와 같이 심층적인 추론이 필요한 복잡한 작업에 탁월합니다. 또한 다양한 데이터 세트에 대한 광범위한 학습을 통해 Gen-AI 봇 학습을 위한 강력한 도구로 활용할 수 있습니다.

4. 특정 사용 사례에 맞게 Falcon LLM을 사용자 정의할 수 있습니까?

예, Falcon LLM의 주요 장점 중 하나는 오픈 소스 특성으로 사용자가 특정 애플리케이션에 맞게 모델을 사용자 지정하고 미세 조정할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Falcon 180B 모델은 사전 학습된 표준 모델과 채팅 최적화 버전의 두 가지 버전으로 제공되며, 각 버전은 서로 다른 요구 사항을 충족합니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 고유한 요구 사항에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

5. Falcon LLM 모델을 실행하기 위한 계산 요구 사항은 무엇입니까?

Falcon LLM 모델, 특히 Falcon 180B와 같은 대형 변형을 실행하려면 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 예를 들어, Falcon 180B는 추론에 약 640GB의 메모리가 필요하며, 크기가 커서 표준 컴퓨팅 시스템에서 실행하기 어렵습니다. 리소스에 대한 이러한 높은 수요는 특히 지속적인 운영을 위해 모델을 사용할 계획이라면 고려해야 합니다.

6. Falcon LLM은 AI 연구 개발에 어떻게 기여하나요?

Falcon LLM의 오픈 소스 프레임워크는 글로벌 협업과 혁신을 위한 플랫폼을 제공함으로써 AI 연구 개발에 크게 기여합니다. 연구자와 개발자는 이 모델에 기여하고 개선하여 AI의 빠른 발전을 이끌 수 있습니다. 이러한 협력적 접근 방식을 통해 Falcon LLM은 진화하는 요구와 과제에 적응하면서 AI 기술의 선두를 유지할 수 있습니다.

7. Falcon LLM과 LLaMA 중 누가 승리할까요?

이 비교에서 Falcon이 더 유리한 모델로 나타났습니다. Falcon은 크기가 작아 트레이닝 및 활용 시 계산 집약도가 낮으며, 이는 효율적인 AI 솔루션을 찾는 사람들에게 중요한 고려 사항입니다. 텍스트 생성, 언어 번역 및 다양한 창의적인 콘텐츠 제작과 같은 작업에 탁월하며 높은 수준의 다재다능함과 숙련도를 보여줍니다. 또한 코딩 작업을 지원하는 Falcon의 기능은 다양한 기술 애플리케이션에서 그 활용도를 더욱 확장합니다.


반면에 LLaMA는 그 자체로 강력한 모델이지만, 이 비교에서 몇 가지 한계에 직면해 있습니다. 크기가 크면 교육과 사용 모두에서 더 많은 컴퓨팅 비용이 발생하므로 리소스가 제한된 사용자에게는 중요한 요소가 될 수 있습니다. 성능 측면에서 LLaMA는 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 유형의 크리에이티브 콘텐츠 제작에 있어 팔콘의 효율성을 따라가지 못합니다. 또한 코딩 작업에는 기능이 확장되지 않으므로 프로그래밍 관련 지원이 필요한 시나리오에서 적용이 제한됩니다.

팔콘과 LLaMA 모두 각자의 영역에서 인상적이지만, 코딩을 포함한 광범위한 기능과 함께 더 작고 효율적인 설계를 갖춘 팔콘이 이 비교에서 우위를 점합니다.