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.

EY의 14억 달러 투자로 EY.ai 플랫폼에 활력을 불어넣다: 알아야 할 모든 것

EY.ai is a unifying platform that helps clients to confidently and responsibly embrace AI. This tool can lead to amazing transformations within their organizations, helping businesses succeed in the AI-driven future.

비즈니스용 제너레이티브 AI를 통해 기업은 기존 시스템, 작업 및 운영에 통합하는 방법을 재고할 수 있습니다. 하지만 AI를 도입하는 것은 기술적인 문제 그 이상입니다. 이에 14억 달러의 막대한 투자를 받은 언스트앤영(EY)은 획기적인 AI 플랫폼인 EY.ai의 출시를 발표했습니다.

IBM 글로벌 AI 채택 지수에 따르면:

  • 42% 의 기업이 조직 내에서 AI의 잠재력을 탐색하고 있습니다.
  • 35% 의 기업이 이미 비즈니스 운영에 AI를 사용하고 있습니다.


다운로드하려면 여기를 클릭하세요.
IBM 보고서 전문을 다운로드하세요.

EY가 혁신과 책임감 있는 도입에 중점을 두고 인공지능을 발전시키는 방법을 살펴보세요.

EY.ai란 정확히 무엇인가요?

EY.ai는 고객이 자신감 있고 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼입니다. 이 도구는 조직 내에서 놀라운 변화를 이끌어내어 AI 기반의 미래에서 기업이 성공할 수 있도록 지원합니다. 인간의 지능과 AI의 잠재력을 조화롭게 결합합니다.

여기를 클릭하여 미리 보기!

EY의 인공지능 플랫폼은 어떤 용도로 사용되나요?

EY.ai는 고객이 다양한 분야에서 AI를 활용해 조직을 혁신할 수 있도록 지원합니다. 다양한 분야에서 폭넓은 경험을 쌓은 EY의 첨단 기술과 AI 역량을 활용합니다:

  • 전략
  • 거래
  • 변환
  • 위험
  • 보증
  • 세금

따라서 EY.ai는 다양한 산업 분야에서 최첨단 기술과 심도 있는 전문성을 결합해 혁신적인 솔루션과 인사이트를 제공합니다. 방대한 AI 지식 기반 지원하여 보다 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 그 외에도 다양한 산업 분야에서 혁신을 촉발하고 윤리적으로 AI를 채택합니다.

이는 고객에게 어떤 의미가 있을까요?

사회에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알기 때문에 자신 있게 AI를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 EY.ai는 비즈니스의 미래를 위한 흥미로운 가능성을 열 수 있습니다. EY는 사내 기술에 AI를 원활하게 통합했습니다.

주요 초점은 다음과 같습니다. EY 패브릭는 비즈니스 지식, 첨단 기술 및 네트워크를 결합하여 솔루션 제공 속도를 높입니다. 150만 명 이상의 순 사용자를 보유한 6만 명의 방대한 고객층에 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 전략적 인수를 통해 클라우드 컴퓨팅 및 자동화 기술에 대한 전문성을 강화했습니다.

EY는 전문가에게 AI 지식을 어떻게 제공하고 있나요?

EY는 다음과 같은 방법으로 팀이 AI를 빠르게 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다:

  1. 4,200명의 기술 중심 팀원이 참여하는 파일럿 프로그램 시작
  2. 광범위한 AI, 데이터 및 분석
    학습 배지
    2018년에 도입

  3. EY 테크 MBA 프로그램
    2020년 시작
  4. 안전한 대규모 언어 모델인 EY.ai EYQ 출시
  5. 직원을 위한 맞춤형 AI 학습 프로그램 출시 계획

이러한 프로그램에서 EY는 책임감 있는 AI 관행을 예의주시하면서 EY 전문가의 AI 노하우를 강화하고 확장한다는 분명한 목표를 가지고 있습니다. 이러한 방식으로 직원들이 AI에 능숙해지도록 돕는 것을 강조하고 있는데, 이는 매우 인상적입니다.

“새로 들어오는 세대를 교육하는 것도 중요하지만, 기존 인력을 교육하여 AI를 활용하는 방법과 자신의 역할을 이해할 수 있도록 하는 것도 중요하다고 생각합니다.”


사라 애르니
, 데이터 과학 이사,
Salesforce

 

탁월한 고객 서비스 제공

 

미래의 기술 환경을 형성하는 떠오르는 AI 리더와 함께 Dell Technologies, IBM, Microsoft, SAP, ServiceNow, Thomson Reuters, UiPath와 같은 혁신적인 대기업과 파트너십을 맺고 있습니다.

 

EY의 혁신적인 솔루션은 고객 서비스를 편리하고 효율적으로 제공할 수 있도록 설계되었습니다:

  • EY.ai는 탁월한 인사이트와 풍부한 AI 지식 기반 를 보유하고 있습니다.
  • EY의 직원들은 이를 통해 기업이 혁신적 성과를 거둘 수 있도록 지원합니다.
  • EY의 얼라이언스 에코시스템은 고객을 최신 기술 및 인프라와 연결합니다.
  • AI와 통합된 EY 패브릭은 전 세계 EY 팀과 150만 명의 사용자가 액세스할 수 있습니다.

다양한 AI 솔루션 및 연구 이니셔티브

3월에,
EY는 Microsoft와 파트너 관계를 맺었습니다.
을 통해 지능형 급여 챗봇이라는 파일럿 도구를 출시했습니다. 이 챗봇은 까다로운 직원 급여 관련 질문을 해결하도록 설계되었습니다. 이를 통해 직원 경험을 그 어느 때보다 원활하게 만드는 것이 목표입니다. 가장 좋은 점은? 고용주의 업무량을 절반 이상 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다!

또한 EY는 최근
20가지 새로운 어슈어런스 기술 역량
전 세계 조직에 걸쳐 있습니다. 이를 위해 대규모로 AI를 도입했습니다. 이러한 AI 기능은 공개적으로 사용 가능한 데이터와 EY에서 생성한 데이터를 사용합니다. 이 데이터는 EY 어슈어런스 기술 플랫폼에 직접 통합되어 리스크를 평가할 수 있습니다.

하지만 잠깐만요, 더 있습니다! EY 어슈어런스는 새로운 AI 기능도 도입합니다:

  • 예측 분석
  • 콘텐츠 검색
  • 요약
  • 문서 인텔리전스
  • 재무제표 연결 절차

EY의 서비스를 더욱 유능하고 효율적으로 만드는 기술적 진화와도 같지 않나요?

또한 EY는 서던캘리포니아대학교와 연구 파트너십에 대해 활발히 논의하고 있습니다. 서던 캘리포니아 대학교의
고급 컴퓨팅 스쿨
. USC의 인상적인 10억 달러 규모의 프론티어 오브 컴퓨팅 이니셔티브가 이 흥미로운 협업으로 이어졌습니다.

“경쟁이 더욱 치열해질 것이며, AI와 데이터를 도입하여 모든 업무에서 혁신을 이루지 못하는 기업은 불리한 입장에 처하게 될 것입니다.”





폴 도허티


최고 기술 및 혁신 책임자


Accenture

 

마무리하고 기다리세요!

에른스트앤영의 EY.ai는 다음과 같은 분야에서 획기적인 혁신이 될 수 있습니다. 비즈니스용 AI. 이 프로젝트에 14억 달러를 투자한 EY는 인간의 노하우와 첨단 AI를 결합해 고객이 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 회사는 광범위한 경험을 활용하고 거대 기술 기업들과 파트너십을 맺고 있습니다.

EY는 또한 전문가 역량 강화에도 최선을 다하고 있습니다. 또한 공동 연구 이니셔티브도 모색하고 있습니다. 이는 윤리적 AI에 대한 헌신을 보여줍니다. 이처럼 EY.ai는 인간의 창의성과 AI 혁신이 함께 작동해 혁신과 책임감 있는 AI 사용을 가능하게 하는 세상에 대한 EY의 비전을 상징합니다.

올 10월에 시작되는 ‘페이스 오브 더 퓨처’ 캠페인을 기대해 주세요. 한편,
업계 전반의


비즈니스용 AI 직원


!

 

YouTube 광고를 위한 Google AI의 크리에이티브 가이드 도구: 전체 가이드

Creative Guidance is an AI tool launched by Google for YouTube ad optimization. It evaluates content, provides best-practice feedback, and notifies if your Google video ad lacks crucial information or key elements.

구글 광고의 최신 혁신 기술을 만나보세요: 크리에이티브 가이드인공지능 기반 광고 도구입니다. 이러한 혁신은 광고주에게 더 많은 고객에게 도달하고, 광고를 개선하며, 비즈니스를 성장시킬 수 있는 절호의 기회입니다.


생각할 거리를 제공합니다:


마케터의 47%

광고 타겟팅에 AI를 활용하세요! 실제로 32%는 이미 유료 광고 마케팅 자동화와 함께 비즈니스에 AI를 사용하고 있습니다.

소비자들도 마케팅에서 AI를 활용하고 있습니다. 최근의

Capgemini 설문조사


에 따르면 비즈니스용 AI에 대한 태도가 빠르게 변화하고 있으며, 62%는


제너레이티브 AI


.

이러한 엄청난 잠재력을 바탕으로 전 세계 기업들이 AI 경쟁에 빠르게 뛰어들고 있으며, 구글도 그 뒤를 쫓고 있습니다. Google의 크리에이티브 가이던스 출시와 이를 통해 광고를 재정의할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

Google AI의 크리에이티브 가이던스란 무엇인가요?

크리에이티브 가이드는 YouTube 광고 최적화를 위해 Google에서 출시한 AI 도구입니다. 콘텐츠를 평가하고 모범 사례 피드백을 제공하며 Google 동영상 광고에 중요한 정보나 핵심 요소가 누락된 경우 이를 알려줍니다.

기본 제공 Google 광고에 내장된 이 기능은 동영상을 검사하고 Google의 모범 사례 및 요구 사항에 따라 실적을 개선하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.

Google은 반응형 디스플레이 광고를 비롯한 인기 제품에 비즈니스용 AI를 통합하는 데 혁신적 역할을 해왔습니다. 를 사용하여 AI 지식 베이스를 통해 AI 기반 검색 광고는 전환율을 높이기 위해 적절한 입찰가와 타겟팅할 최적의 검색어를 결정할 수 있습니다.

예를 들어 반응형 검색 광고로 다양한 헤드라인과 설명을 사용해 볼 수 있습니다. 키워드 전략부터 귀중한 인사이트까지, 크리에이티브 가이드를 활용하여 동영상 액션 캠페인을 원활하게 진행할 수 있습니다:

  • 크리에이티브 요소
  • 시각적 스토리텔링
  • 실행 가능한 인사이트
  • 동영상 검색 광고
  • 영향력이 큰 변경 사항
  • 자동 생성 동영상
  • 최적의 사용자 경험
  • AI 기반 고품질 음성 해설

Google AI 크리에이티브 가이드 광고 도구의 주요 기능

구글 광고의 크리에이티브 가이드 AI 도구를 사용하여 모든 시각적 자산에 대한 모범 사례 평가를 받아보세요. 주요 기능은 키를 놓칠 때마다 알림을 받는 것입니다, 데이터 기반 크리에이티브 모범 사례.

주요 기능은 다음과 같은 Google 광고 동영상에서 누락된 크리에이티브 속성을 식별하는 데 도움이 됩니다:

1. 브랜드 로고

처음 5초 이내에 눈에 잘 띄는 브랜드 로고가 표시되도록 합니다.

2. 비디오 길이

이상적인 동영상 길이를 이상적인 동영상 길이 이상적인 동영상 길이를 유지하세요.

3. 음성 해설

고품질의 인간적인 보이스오버 를 활용하세요.

4. 화면비

광고 그룹에 가로(16:9), 세로(9:16) 및 정사각형(1:1) 동영상 방향을 포함하세요.

또한 에셋 라이브러리와 동영상 제작 도구에서 바로 15개 언어로 된 멋진 보이스오버를 얻을 수 있습니다.

이러한 제안은 동영상 분석의 유지율 곡선 아래 ‘시도해 볼 아이디어’ 섹션 또는 권장 사항 탭에 있습니다.

광고주가 더 많은 고객에게 도달하고, 광고를 개선하고, 비즈니스를 성장시킬 수 있도록 YouTube 최적화를 위한 동영상 애널리틱스 섹션의 Google 광고에 있는 크리에이티브 가이드 AI 도구입니다.

출처

곧 다음에서 사용할 수 있습니다. 광고 크리에이티브 스튜디오! Google은 이 기능을 점진적으로 확장하여 추가 요소를 통합할 계획입니다.

Google 광고에서 크리에이티브 가이드는 어떻게 작동하나요?

동영상 광고에 Google 광고의 크리에이티브 가이드를 사용하려면 아래 스냅샷을 참조하세요:

Google 광고에서 크리에이티브 가이드가 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 다음 6단계에 따라 동영상 광고 크리에이티브 속성을 확인하고 개선할 수 있습니다. 누락된 요소를 파악하고 추천을 받습니다.

크리에이티브 가이던스는 스마트 캠페인에 어떤 역할을 할 수 있나요?

광고주는 Google 광고의 크리에이티브 가이드를 사용하여 모든 YouTube 캠페인 유형에 맞는 다양한 시청 환경에 맞게 크리에이티브 자산을 조정하여 광고 소재를 관리할 수 있습니다.

Google 동영상 광고 실적에 중요한 이유는 다음과 같습니다:

1. 손쉬운 평가

표준 ABCD 모범 사례 가이드 외에 중요한 제안 사항이 누락될까 걱정되시나요? 크리에이티브 가이드를 사용하면 동영상 광고가 최고의 크리에이티브 모범 사례를 놓치고 있는지 신속하게 파악할 수 있습니다. 동영상 광고의 실적을 개선하기 위해 어떤 부분을 개선해야 하는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 따라서 광고의 성공 가능성을 확신할 수 있습니다.

2. 맞춤형 추천

특정 요구 사항에 맞게 맞춤화된 동영상 광고 최적화 추천을 받을 수 있습니다. 이 팁을 빠르게 활용하면 동영상 광고를 개선하고 최대한 활용할 수 있습니다.

3. AI 기반 정밀도

크리에이티브 가이던스의 AI 기능을 사용하면 광고 실적을 추적하고 실시간으로 광고 효과를 개선할 수 있습니다. Google의 AI는 예산에서 더 많은 매출과 가치를 창출할 수 있도록 정확하게 도와줍니다.

4. 소비자 중심 인사이트

AI를 사용하여 고객이 무엇을 좋아하는지에 대한 지식과 Google의 인사이트를 결합하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 변화하는 트렌드에 앞서 나가고 다음과 같은 인기 채널에서 고객이 어디에 있는지 파악할 수 있습니다. YouTube 또는 타겟 검색을 통해 검색할 수 있습니다. 크리에이티브 가이드를 통해 잠재고객이 좋아하는 것을 따라잡을 수 있습니다.

크리에이티브 가이드는 데이터를 활용하여 동영상 광고 캠페인에서 최상의 결과를 얻을 수 있는 현명한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 단순히 창의성을 발휘하는 것이 아니라 데이터에 기반한 정확성을 바탕으로 창의성을 발휘하는 것입니다.

Google AI의 크리에이티브 가이드 도구의 미래

크리에이티브 가이드와 같은 AI 도구가 기존 콘텐츠에 뿌리를 두고 있어 독특하고 눈에 띄는 창작물을 생성하는 기능이 부족한 것은 사실이지만, 희망과 개선의 여지가 있습니다.

“기술이 계속 발전함에 따라 AI는 마케터에게 필수적인 크리에이티브 파트너가 되어 개념화, 실행 및 분석을 지원할 것으로 예상합니다. 여러분과 함께 이 새로운 미래를 만들어가기를 기대합니다.”



Nicky Rettke


YouTube 광고 담당 부사장(제품 관리)이 블로그에서 ‘


AI가 YouTube 광고의 미래를 재편하는 방법.



이러한 도구가 광고주의 인간적인 창의력을 대체할 수는 없지만, 광고주를 훨씬 더 잘 도와줄 수 있습니다. AI 지식 기반을 확장하고 흥미로운 아이디어를 개발하여 광고주가 더 나은 아이디어를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI가 스스로 창의적인 사고를 하는 것은 아직 요원한 일이지만, AI와 인간의 창의성이 만나면 흥미로운 일이 일어날 수 있습니다. 현재로서는 여러분의 창의적인 아이디어는 여전히 독특하고 필수적이며, 이러한 유용한 도구가 창의력을 향상시키는 데 점점 더 유용해지고 있다는 사실을 기억하세요.

코디 AI를 통한 인공 지능, 자연스러운 성공

소비자와 마케터가 비즈니스를 위해 AI를 선호하고 브랜드와의 상호 작용을 개선하면서 AI 기반 마케팅은 이제 막 시작되었습니다.


2024년에 새로운 Google Ads 사용자 환경이 출시될 예정이지만, 업계 전반을 아우르는
비즈니스용 AI 직원
!

OpenAI GPT-3.5 터보 및 GPT 4 미세 조정

OpenAI는 향상된 GPT-3.5 터보 모델을 공개하며 AI 개발자를 위한 새로운 시대를 열었습니다. 이제 개발자는 모델을 조정하여 고유한 애플리케이션과 더 잘 어울리도록 최적화할 수 있는 자유를 갖게 되었습니다. 흥미롭게도 OpenAI는 미세 조정을 거치면 GPT-3.5 터보가 특수 작업에서 기본 GPT-4의 성능을 잠재적으로 능가할 수 있다고 주장합니다.

이러한 사용자 지정은 여러 가지 이점을 제공합니다:

  • 일관된 지침: 개발자는 특정 지침을 준수하도록 모델을 성형하여 초기 프롬프트에서 설정한 언어 톤과 동기화되도록 할 수 있습니다.
  • 일관된 응답: 코드 자동 완성이나 API 호출 스크립트 작성 등, 보다 일관된 결과를 도출하도록 모델을 안내할 수 있습니다.
  • 톤의 세련미: 브랜드의 목소리는 독특할 수 있습니다. 이 목소리를 반영하도록 모델을 조정하여 브랜드 아이덴티티와 일치하도록 할 수 있습니다.

이 미세 조정 기능의 두드러진 특징 중 하나는 효율성입니다. 얼리어답터들은 모델의 성능을 저하시키지 않으면서도 미세 조정 후 즉시 크기를 90%까지 줄일 수 있다는 점에 주목했습니다. 이는 API 호출을 가속화할 뿐만 아니라 비용 효율적이라는 것을 증명합니다.

메커니즘을 자세히 들여다보면 미세 조정은 다방면에 걸친 과정입니다. 여기에는 학습 데이터 세트를 준비하고, 미세 조정된 모델을 조각하고, 배포하는 작업이 포함됩니다. 여기서 핵심은 데이터 세트 준비로, 프롬프트 생성, 잘 구조화된 수많은 데모 시연, 이러한 데모에 대한 모델 학습, 이후 성능 테스트와 같은 작업을 포함합니다.

하지만 OpenAI는 한 가지 주의할 점을 지적합니다. 미세 조정의 매력은 부인할 수 없지만, 이것이 모델의 성능을 향상시키는 첫 단계가 되어서는 안 됩니다. 이는 상당한 시간과 전문성이 요구되는 복잡한 작업입니다. 미세 조정을 시작하기 전에 개발자는 먼저 프롬프트 엔지니어링, 프롬프트 체인, 함수 호출과 같은 기술을 숙지해야 합니다. 이러한 전략은 다른 모범 사례와 결합하여 모델 개선의 예비 단계로 활용되는 경우가 많습니다.

GPT-4 미세 조정을 위한 예상 빌드

GPT-3.5 터보 미세 조정 발표의 여세를 몰아 OpenAI는 올가을 출시 예정인 많은 기대를 모으고 있는 GPT-4 모델의 미세 조정 기능 출시가 임박했다는 또 다른 소식으로 개발자 커뮤니티를 설레게 했습니다. 이로 인해 많은 사람들이 GPT-4의 향상된 기능을 활용하고자 하는 열망으로 인해 기대감이 고조되고 있습니다.

더욱 쉬워진 미세 조정 기능

최신 업데이트에서 OpenAI는 미세 조정된 사용자 인터페이스를 출시했습니다. 이제 개발자는 미세 조정 활동을 시각적으로 추적할 수 있습니다. 앞으로 몇 달 안에 이 UI를 통해 직접 미세 조정할 수 있는 기능도 추가될 예정입니다.

오픈 AI 파인 튜닝 GPT3.5출처: 공식로건케이

또한 OpenAI는 사용자의 역량을 강화하는 데 중점을 둡니다. 동시 훈련 한도를 단일 모델에서 3개로 늘려 개발자가 여러 모델을 동시에 미세 조정하여 효율성을 극대화할 수 있도록 했습니다.

이러한 발전을 통해 OpenAI는 현재를 재정의할 뿐만 아니라 미래를 위한 길을 열어주는 도구를 지속적으로 제공함으로써 AI 혁신의 최전선에서 입지를 계속 강화해 나가고 있습니다.

 

시맨틱 검색과 미세 조정: 비즈니스에서 AI를 학습시키는 데 어떤 것이 가장 적합할까요?

오늘날의 기술 중심 비즈니스 환경에서는 인공 지능을 효과적으로 활용하는 것이 무엇보다 중요합니다. GPT-3.5와 같은 고급 모델의 등장으로 기업은 종종 중요한 결정에 직면하게 됩니다: 특정 데이터 세트에 대해 이러한 모델을 미세 조정해야 할까요, 아니면 요구 사항에 대한 시맨틱 검색으로 전환해야 할까요? 이 블로그 게시물은 두 가지 방법을 조명하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 포괄적인 비교를 제공하는 것을 목표로 합니다.

미세 조정 이해

미세 조정은 완전히 새로운 기술을 배우는 것이 아니라 기술을 다듬는 것과 유사합니다. 클래식 음악을 전공한 피아니스트가 피아노에 대한 기본적인 이해는 있지만 재즈를 연주하려면 약간의 조정이 필요할 수 있다고 상상해 보세요. 마찬가지로 미세 조정을 통해 이미 풍부한 지식이 탑재된 사전 학습된 AI 모델을 특정 작업에 맞게 ‘조정’할 수 있습니다.

오픈 AI 파인 튜닝 GPT3.5

AI 영역에서 미세 조정은 전이 학습을 응용한 것입니다. 전이 학습을 통해 처음에 방대한 데이터 세트에서 학습된 모델을 더 작은 특정 데이터 세트에서 재학습(또는 ‘미세 조정’)할 수 있습니다. 가장 큰 장점은 처음부터 시작하지 않는다는 것입니다. 이 모델은 광범위한 사전 학습을 활용하고 새로운 데이터에 맞게 매개변수를 최소한으로 조정하여 학습 프로세스를 더욱 빠르고 맞춤화합니다.

그러나 미세 조정을 통해 모델에 새로운 지식이 추가된다는 것은 일반적인 오해입니다. 실제로 미세 조정은 새로운 정보가 아니라 새로운 작업에 맞게 모델을 조정하는 것입니다. 공연 중에 최적의 사운드를 내기 위해 기타 줄을 조정한다고 생각하면 됩니다.

시맨틱 검색의 이해

시맨틱 검색은 검색의 수준을 한 단계 높여주는 혁신적인 접근 방식입니다. 기존 검색 방식은 키워드에 의존하여 순전히 단어 일치에 기반한 결과를 반환합니다. 반면 시맨틱 검색은 쿼리 뒤에 숨겨진 문맥과 의도를 이해함으로써 더 깊이 파고듭니다.

시맨틱 검색의 핵심은 시맨틱 임베딩입니다. 텍스트 데이터의 본질과 의미를 포착하는 숫자 표현입니다. 시맨틱 검색을 사용하여 검색하면 단순히 키워드만 일치시키는 것이 아니라 의미도 일치시킵니다. 과일 ‘사과’를 검색하는 것과 기술 회사 ‘애플’을 검색하는 것의 차이입니다.

시맨틱 검색은 본질적으로 보다 직관적이고 문맥을 인식하는 정보 검색 방법을 제공합니다. 뉘앙스를 이해하므로 정확하고 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 데 매우 강력합니다.

미세 조정 대 시맨틱 검색의 대결

시맨틱 검색과 미세 조정을 비교 검토할 때는 서로 다른 용도로 사용된다는 점을 인식하는 것이 중요합니다:

 

기준 미세 조정 시맨틱 검색
목적 및 적용 작업 최적화를 목표로 합니다. 예를 들어, 법률 언어를 이해하는 AI 모델이 있지만 환경법에 특화되기를 원하는 기업이라면 미세 조정이 그 방법이 될 수 있습니다. 의미에 기반한 정보 검색이 목표입니다. 예를 들어, 의학 연구자가 특정 유형의 희귀 질환 증상과 관련된 기사를 찾고 있다면 시맨틱 검색을 통해 심층적인 이해 결과를 얻을 수 있습니다.
비용 및 효율성 시간 및 연산 능력 측면에서 리소스 집약적일 수 있습니다. 새로운 데이터를 추가할 때마다 재교육이 필요할 수 있으므로 비용이 추가될 수 있습니다. 시맨틱 검색 시스템을 설정하면 매우 효율적으로 사용할 수 있습니다. 확장성이 뛰어나며 새로운 데이터를 검색 인덱스에 통합하는 것은 일반적으로 간단하고 비용 효율적입니다.
출력 특정 작업에 더 적합한 모델을 생성합니다. 그러나 미세 조정이 모델의 지식 기반을 본질적으로 향상시키는 것은 아닙니다. 콘텐츠에 대한 깊은 이해를 바탕으로 관련성에 따라 순위가 매겨진 검색 결과 목록을 제공합니다.

최종 생각

도서관에서 듀이 십진법을 사용하여 적합한 책을 검색하고, 페이지를 훑어보고, 메모를 정리하여 답을 도출하는 오래된 관행을 떠올리면 AI가 정보를 처리하는 방식에 대한 은유가 될 수 있습니다.

데이터가 새로운 석유인 디지털 시대에는 미세 조정과 시맨틱 검색 사이의 결정이 매우 중요해졌습니다. 각 방법에는 장점이 있으며, 특정 요구 사항에 따라 한 가지 방법이 다른 방법보다 더 적합하거나 두 가지 방법을 혼합하여 사용할 수도 있습니다.

프로세스를 최적화하고 효율성을 높이고자 하는 기업이 점점 더 많아지면서 특정 비즈니스 프로세스에 대해 학습할 수 있는 Cody와 같은 도구는 귀중한 자산이 되었습니다. 그리고 이러한 AI 혁신을 경험하고자 하는 사람들에게는 진입 장벽이 거의 존재하지 않습니다. 코디 AI는 기업이 무료로 시작할 수 있는 기회를 제공하여 초기 투자 없이도 시맨틱 검색의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다. 끊임없이 진화하는 AI와 검색의 세계에서 코디는 시맨틱 검색이 비즈니스 운영에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 입증하는 사례입니다.

Falcon LLM: 오픈 소스 혁신을 통한 AI 재정의

Falcon LLM is a model suite with variations like Falcon 180B, 40B, 7.5B, and 1.3B, designed to address complex challenges for commercial AI.

인공 지능(AI)은 빠르게 진화하여 기업의 전략적 지렛대이자 혁신의 촉진제가 되었습니다. 이 혁명의 중심에는 AI 산업의 중요한 역할을 하는 Falcon LLM이 있습니다. Falcon LLM(Large Language Model)은 인간의 언어를 해석하고 생성하는 최첨단 기술입니다. 최첨단 기능을 통해 컨텍스트를 이해하고, 완성, 번역, 요약을 생성하고, 지정된 스타일로 작성할 수도 있습니다.

Falcon LLM이란 무엇인가요?

Falcon LLM은 가장 진보된 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM) 중 하나로 떠오르며 AI 환경의 중추적인 변화를 주도하고 있습니다. 이 모델 제품군은 Falcon 180B, 40B, 7.5B 및 1.3B와 같은 변형을 포함하여 복잡한 문제를 해결하고 다양한 애플리케이션을 발전시키도록 설계되었습니다.

특히 7B 및 40B 모델과 같은 Falcon LLM의 오픈 소스 특성은 최첨단 AI 기술에 대한 액세스를 대중화하여 개인과 조직이 자체 시스템에서 이러한 모델을 실행할 수 있게 해줍니다.

Falcon LLM은 어떤 용도로 사용되나요?

Falcon LLM의 아키텍처는 추론에 최적화되어 있어 다른 주요 모델에 비해 뛰어난 성능을 제공합니다. 다양한 웹 소스 데이터를 포괄하는 REFINEDWEB 데이터 세트를 사용하며 추론 및 지식 테스트와 같은 작업에서 탁월한 능력을 발휘합니다. 수백 개의 GPU로 구성된 정교한 인프라를 사용하여 1조 개의 토큰을 학습한 이 모델은 AI 개발의 중요한 성과입니다.

다양한 방식으로 기업에 도움이 됩니다:

  1. 협업과 지식 공유를 장려합니다.
  2. 유연성과 사용자 정의 옵션을 제공합니다
  3. 그들은 혁신과 빠른 발전을 촉진합니다

이러한 모델의 오픈 소스 특성은 공개적으로 액세스할 수 있다는 것을 의미하며, 누구나 필요에 따라 소스 코드를 검사, 수정 또는 배포할 수 있습니다. 이러한 투명성은 사용자 간의 신뢰를 증진하고 문제 해결 및 기술 발전을 촉진할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 모델은 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 AI 기술을 나타냅니다. 이러한 모델은 업무 자동화, 정보에 기반한 의사 결정, 운영 최적화, 고객 경험 향상 등 다양한 이점을 제공합니다. 이러한 모델의 채택은 조직에 변화를 가져올 수 있으며 경쟁 우위를 제공하고 비즈니스 성장을 주도할 수 있습니다.

이 기사의 다음 섹션에서는 Falcon LLM 기술의 작동, 오픈 소스 특성, 다양한 산업에서의 사용 사례, 클로즈드 소스 AI 모델과의 비교, 상업적 유용성 및 효율적인 리소스 활용에 대해 자세히 설명합니다.

Falcon LLM의 오픈 소스 기술 이해

Falcon LLM 은 AI 기술의 선봉에 서 있습니다. 인공 지능 산업에 혁명을 일으키겠다는 매혹적인 약속을 가진 강력한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 대담한 약속은 기업이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 설계된 고유한 기능으로 뒷받침됩니다.

Falcon LLM을 특별하게 만드는 요소를 이해하려면 LLM의 개념을 이해해야합니다. 이들은 인간 언어를 이해하고 생성하기 위해 특별히 설계된 일종의 AI 모델입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리함으로써 LLM은 에세이를 작성하고, 질문에 답하고, 언어를 번역하고, 시를 작곡할 수도 있습니다. 이러한 기능을 통해 기업은 고객 서비스에서 콘텐츠 생성에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 이러한 모델을 배포할 수 있습니다.

그러나 Falcon LLM의 진정한 장점은 혁신적인 협력 노력에 있습니다. NVIDIAMicrosoft 는 개발에 기여한 주목할만한 협력자 중 하나입니다. NVIDIA의 고급 하드웨어 가속기와 Microsoft의 광범위한 클라우드 인프라는 Falcon LLM의 정교한 AI 운영을 지원하는 강력한 기둥 역할을 합니다.

예를 들어, NVIDIA의 최첨단 GPU(그래픽 처리 장치)는 이러한 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 향상시킵니다. 이를 Microsoft의 Azure 클라우드 플랫폼과 결합하면 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션에서 Falcon LLM을 원활하게 배포하고 운영할 수 있는 확장 가능한 솔루션이 제공됩니다.

이러한 공생 협력은 Falcon LLM의 우수한 성능을 보장하는 동시에 엔터프라이즈 애플리케이션의 효율성과 확장성을 유지합니다. 기업이 인프라 제한이나 리소스 제약에 대한 걱정 없이 AI의 힘을 활용할 수 있는 길을 열어줍니다.

이 기술을 수용하면 고객 경험 향상에서 일상적인 작업 자동화에 이르기까지 기업에 전례 없는 기회가 열립니다. 다음 섹션에서는 오픈소스가 AI 환경에서 팔콘 LLM의 입지를 정의하는 데 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 자세히 설명합니다.

Falcon LLM에서 오픈 소스의 역할

오픈 소스 접근 방식은 전 세계 AI 커뮤니티가 모델에 기여하고 개선할 수 있는 협업 환경을 장려합니다. 이러한 공동의 노력은 더욱 빠른 발전과 다양한 애플리케이션으로 이어져 Falcon LLM이 AI 기술의 선두를 유지할 수 있도록 합니다.

오픈 소스는 단순한 구성 요소가 아니라 Falcon LLM 기술의 핵심 동인입니다. 오픈 소스 는 투명성, 유연성 및 협업 개발을 포함한 다양한 이점을 제공하여 AI 모델의 발전과 향상에 크게 기여합니다.

Falcon LLM의 오픈 소스 접근 방식은 이러한 이점을 수용합니다. 지식 공유와 집단적 개선을 장려하는 환경을 조성합니다. Falcon LLM은 AI 모델의 코드 기반에 대한 액세스를 제공함으로써 전 세계 개발자가 알고리즘을 연구, 수정 및 향상시킬 수 있도록 합니다. 이는 이러한 모델을 사용하는 기업에 직접적인 혜택을 주는 지속적인 혁신과 개선의 주기를 촉진합니다.

Advanced Technology Research CouncilTechnology Innovation Institute는 Falcon LLM의 오픈 소스 여정을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다. 그들의 참여는 기술 혁신을 촉진했을 뿐만 아니라 AI 경계를 넓히는 데 전념하는 연구원 및 개발자 커뮤니티를 큐레이팅했습니다. 이러한 시너지 효과를 통해 다양한 기업 요구 사항을 해결할 수 있는 강력하고 강력한 AI 모델이 탄생했습니다.

“협업은 오픈소스의 기반입니다. 첨단기술연구협의회(Advanced Technology Research Council) 및 기술혁신연구소(Technology Innovation Institute)와 같은 조직을 참여시킴으로써 전 세계가 AI 발전을 위해 협력할 수 있는 플랫폼을 만들고 있다”고 말했다.

Falcon LLM과 같은 오픈 소스 모델은 AI 기술을 대중화하는 데 중요한 역할을 합니다. 최첨단 모델에 대한 무료 액세스를 제공함으로써 개인 연구자부터 대기업에 이르기까지 다양한 사용자가 일반적으로 독점 모델과 관련된 높은 비용 없이 AI를 탐색하고 혁신할 수 있도록 지원하는 Falcon LLM.

오픈 소스 AI 모델의 장점은 상당하지만 다음과 같은 문제가 없는 것은 아닙니다.

  • 지적 재산권 보호는 코드의 공개 접근성으로 인해 복잡해집니다.
  • 많은 기여자가 관련된 경우 품질 관리를 보장하는 것이 어려울 수 있습니다.
  • 무제한 액세스로 인해 악의적인 변경 또는 기술 오용에 대한 취약성이 증가할 수 있습니다.

이러한 문제에도 불구하고 Falcon LLM은 오픈 소스 접근 방식에 전념하고 있습니다. 이러한 장애물을 억지력이 아닌 성장과 진화의 기회로 인식합니다. 열린 협업과 엄격한 규제 사이의 균형을 유지함으로써 Falcon LLM은 기술 혁신을 장려하면서 고품질 AI 솔루션을 지속적으로 제공합니다.

Falcon LLM 오픈 소스 AI 모델의 사용 사례 및 응용

Falcon LLM은 오픈 소스 AI 모델로서 다양한 산업 분야에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 제공합니다. 이러한 사용 사례는 기술의 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 향후 개발을 위한 로드맵을 제공합니다.

Falcon LLM의 다양한 사용 사례

Falcon LLM의 다재다능한 기능 덕분에 다양한 영역에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다. 창의적인 콘텐츠를 생성하고 반복적인 작업을 자동화하는 것부터 감정 분석 및 언어 번역과 같은 보다 정교한 용도에 이르기까지 다양하게 활용됩니다. 이러한 폭넓은 활용성으로 인해 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 콘텐츠 제작과 같은 산업에 유용한 도구가 될 수 있습니다.

분야마다 요구 사항이 다르며 Falcon LLM 은 이러한 광범위한 스펙트럼을 충족시킵니다. 특히, 그것은 다음에서 응용 프로그램을 발견했습니다.

  • 기계 번역: 다국어 환경에서 운영되는 기업의 경우 Falcon LLM 은 정확한 번역을 제공하여 언어 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.
  • 텍스트 생성: 콘텐츠 제작자는 텍스트 자동 생성을 위해 Falcon LLM을 활용하여 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
  • 시맨틱 검색: 이 모델은 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 검색 쿼리 이면의 컨텍스트와 의미를 이해하여 검색 기능을 향상시킵니다.
  • 감정 분석: 기업은 Falcon LLM 을 활용하여 다양한 온라인 소스에서 고객 감정을 측정하여 청중을 더 잘 이해할 수 있습니다.

기업의 경우, Falcon LLM은 운영을 간소화하고 고객 상호 작용을 개선하며 혁신을 촉진할 수 있습니다. 복잡한 문제 해결 및 데이터 분석 작업을 처리하는 기능을 통해 효율성과 의사 결정 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다.

오픈 소스와 클로즈드 소스 AI 모델 비교

오픈 소스와 클로즈드 소스 AI 모델 중에서 정보에 입각한 선택을 하려면 고유한 특성을 이해하는 것이 중요합니다.

Falcon LLM과 같은 오픈 소스 AI 모델은 대중이 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 전 세계 개발자는 기존 모델에 기여하고 개선할 수 있습니다. 이러한 유형의 모델은 집단 지식과 전문 지식을 활용하여 강력하고 역동적인 도구를 만듭니다. 오픈 소스 AI 모델을 사용함으로써 기업은 지속적인 개선과 업데이트의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 다음과 같은 문제에도 직면해 있습니다.

  • 관리 복잡성: 수많은 개발자의 기여를 관리하기 어려울 수 있습니다.
  • 보안 위험: 오픈 소스 특성으로 인해 모델이 잠재적인 보안 위협에 취약해집니다.

반면 클로즈드 소스 AI 모델은 특정 조직에서 개발 및 유지 관리하는 독점 제품입니다. 이러한 모델에 대한 액세스는 조직의 팀 구성원 또는 라이선스를 구매한 고객으로 제한되는 경우가 많습니다. 클로즈드 소스 모델의 장점은 다음과 같습니다.

  • 통제된 품질: 조직은 개발을 완전히 통제할 수 있으므로 보다 세련된 제품으로 이어질 수 있습니다.
  • 지원 및 유지 관리: 사용자는 일반적으로 전문적인 지원과 정기적인 업데이트를 받습니다.

그러나 이러한 시스템에는 다음과 같은 어려움이 있을 수도 있습니다.

  • 제한된 사용자 지정: 소스 코드에 액세스하지 않으면 사용자 지정 옵션이 제한될 수 있습니다.
  • 공급자에 대한 종속성: 기업은 업데이트 및 유지 관리를 위해 공급자에 의존합니다.

성능 및 접근성

Falcon LLM은 GPT-4와 같은 폐쇄형 소스 모델의 성능에 필적하지만, 오픈 소스라는 특성 덕분에 탁월한 접근성을 제공합니다. 이러한 제한이 없기 때문에 더 폭넓은 실험과 개발을 장려하여 보다 포용적인 AI 생태계를 조성할 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 사용자 지정

오픈 소스 모델은 타사 제공업체에 데이터를 다시 전송하지 않고 프라이빗 서버에서 실행할 수 있으므로 데이터 프라이버시가 향상됩니다. 이 기능은 데이터 보안을 염려하고 맞춤형 AI 솔루션을 찾는 조직에 특히 매력적입니다.

오픈 소스와 클로즈드 소스 사이의 선택은 기업의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 오픈소스는 잠재적인 보안 위험과 관리 복잡성을 감수하더라도 유연성과 지속적인 개선 기능을 제공합니다. 반대로, 클로즈드 소스는 품질 관리 및 전문적인 지원을 보장할 수 있지만 사용자 지정을 제한하고 공급자 종속성을 유도합니다.

상업적 유용성 및 효율적인 자원 활용

Falcon LLM 오픈 소스 모델은 AI 연구에서 매혹적인 개념이 아닙니다. 또한 상당한 상업적 유용성을 보유하고 있습니다. 이 모델의 설계는 다양한 비즈니스 운영에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 기업은 Falcon LLM을 활용하여 작업을 자동화하고, 대규모 데이터 세트를 분석하고, 지능적인 의사 결정 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

특히, Falcon LLM 모델은 상업적 매력의 핵심 요소입니다. 산업이나 규모에 관계없이 비즈니스의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 기업은 운영 요구 사항 및 전략적 목표에 완벽하게 부합하는 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다.

“Falcon LLM 모델의 적응성은 상업적 매력의 핵심 요소입니다.”

반면에 효율적인 리소스 활용은 엔터프라이즈 AI 모델의 필수 요소입니다. 엔터프라이즈 AI 솔루션은 리소스에 부담을 주지 않으면서 가치를 제공할 수 있도록 효율성을 고려하여 설계되어야 합니다. Falcon LLM 오픈 소스 모델은 이와 관련하여 빛을 발합니다.

Falcon LLM은 NVIDIA 및 Microsoft와의 협력을 통해 하드웨어 활용을 최적화하는 모델을 만들었습니다. 이러한 최적화는 기업의 운영 비용 절감으로 이어지므로 Falcon LLM 모델은 기업에서 경제적으로 실행 가능한 옵션입니다.

기업의 진입 장벽 낮추기

Falcon LLM의 오픈 소스 모델은 AI를 비즈니스에 통합하려는 기업의 진입 장벽을 낮춰줍니다. 라이선스 비용이 들지 않고 사내 서버에서 모델을 실행할 수 있어 비용 효율적인 솔루션입니다.

리소스 최적화

대형 모델에 대한 높은 메모리 요구 사항에도 불구하고 Falcon LLM은 효율적인 리소스 활용도를 제공합니다. 추론에 최적화된 아키텍처를 통해 기업은 최소한의 리소스 지출로 최대의 성과를 달성할 수 있습니다.

본질적으로 Falcon LLM 오픈 소스 모델은 상업적 유용성과 효율적인 리소스 활용을 성공적으로 결합합니다. 유연한 특성으로 인해 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하는 동시에 리소스를 최적화하여 최대 가치를 제공할 수 있으며, 이러한 조합은 AI를 수용하려는 기업에게 매력적인 선택입니다.

“Falcon LLM 오픈 소스 모델은 상업적 유용성과 효율적인 리소스 활용을 성공적으로 결합했습니다.”

AI의 세계를 더 깊이 파고들수록 Falcon LLM과 같은 모델은 단순한 발전을 위한 도구가 아닙니다. 이는 기업 환경의 변화를 위한 촉매제입니다. 다음 부분에서는 이러한 변화가 미래에 어떻게 형성될 수 있는지에 대해 조명할 것입니다.

엔터프라이즈에서 Falcon LLM 오픈 소스 AI 모델의 미래

이 기사의 여정은 AI 산업의 선구자인 Falcon LLM에 대한 소개로 시작되었습니다. 강력한 기능으로 인해 기업에서 추진력을 얻고 있는 오픈 소스 모델입니다. Falcon LLM 기술에 대한 심층 탐구는 NVIDIA 및 Microsoft와 같은 거대 기술 기업과의 협력에 대한 그림을 그렸고, 이를 통해 대규모 언어 모델의 잠재력을 강조했습니다.

오픈 소스는 첨단 기술 연구 위원회와 기술 혁신 연구소의 참여로 강화된 Falcon LLM의 개발에서 중추적인 역할을 담당하고 있습니다. 이는 기회와 도전을 동시에 제시하지만 혁신을 촉진하는 원동력이 될 수 있습니다.

Falcon LLM의 다양성을 강조하면서 광범위한 사용 사례를 탐색했습니다. 이러한 유연성은 학계와 연구를 넘어 AI 모델의 자원 활용을 위한 효율적인 솔루션으로 상업 부문에 침투합니다.

오픈 소스와 클로즈드 소스 AI 모델을 비교하면 대화에 깊이가 더해져 각 접근 방식의 장점과 단점을 조명할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 Falcon LLM의 상업적 유용성은 효과적인 리소스 관리 측면에서 다른 AI 모델과 차별화됩니다.

앞으로 엔터프라이즈 설정에서 Falcon LLM에 대한 흥미로운 가능성이 있습니다. 더 많은 기업이 잠재력을 인식하고 실제 응용 프로그램이 확장됨에 따라 그 영향력은 계속 커질 것입니다.

정확한 궤적을 예측하는 것은 어려울 수 있지만 새로운 개발이 곧 이루어질 것이라고 말하는 것이 안전합니다. 더 많은 기업이 Falcon LLM과 같은 AI 모델을 채택하고 오픈 소스 커뮤니티에 다시 기여함에 따라 혁신은 더욱 빠른 속도로 확산될 것입니다:

혁신과 경쟁 주도

Falcon LLM은 엔터프라이즈 AI 시장에서 혁신과 경쟁을 주도할 준비가 되어 있습니다. 고성능과 오픈 소스 모델은 독점 AI의 지배력에 도전하며 오픈 소스 솔루션이 상당한 시장 점유율을 차지하는 미래를 제시합니다.

엔터프라이즈 AI 기능 확장

Falcon LLM이 계속 발전함에 따라 엔터프라이즈 AI의 기능을 확장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 글로벌 AI 커뮤니티의 지속적인 개선을 통해 이 모델은 최첨단 상태를 유지하여 기업이 운영을 혁신할 수 있는 강력한 도구를 제공할 것입니다.

오픈 소스와 비공개 소스 간 격차 해소하기

Falcon LLM은 오픈 소스 AI의 빠른 발전을 보여 주며, 폐쇄 소스 모델과의 격차를 좁히고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 소스에 관계없이 똑같이 강력한 AI 도구를 폭넓게 선택할 수 있는 미래를 가리킵니다.

Falcon LLM은 이미 엔터프라이즈 부문에서 파도를 일으키기 시작했습니다. 그 미래는 유망합니다. 단순한 AI 모델이 아니라 게임 체인저입니다.

Claude의 100K 컨텍스트가 비즈니스에 대한 심층적인 분석과 통찰력을 가능하게 하는 방법

최근 Anthropic의 대화형 AI 비서인 Claude를 위한 100,000개의 토큰 컨텍스트 창이 도입된 것은 자연어 처리의 기념비적인 도약을 의미합니다. 기업의 경우 이러한 기하급수적인 확장으로 인해 통찰력을 추출하고 분석을 수행하며 의사 결정을 개선할 수 있는 획기적인 새로운 기능이 잠금 해제됩니다.

이 심층 블로그 게시물에서는 Claude의 향상된 컨텍스트 용량의 혁신적인 의미를 파헤칠 것입니다. 실제 비즈니스 사용 사례, 향상된 컨텍스트가 중요한 이유, 기업이 Claude의 100K 슈퍼 차지 이해력을 활용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 시작하자.

100,000 토큰의 힘

첫째, 100,000 토큰 컨텍스트는 무엇을 의미합니까? 평균적으로 한 단어에는 약 4-5개의 토큰이 포함됩니다. 따라서 100,000개의 토큰은 약 20,000-25,000단어 또는 75-100페이지의 텍스트로 변환됩니다. 이것은 Claude가 제한했던 이전 9,000개의 토큰 제한을 왜소하게 만듭니다. 100K 컨텍스트를 통해 Claude는 이제 재무 보고서, 연구 논문, 법적 계약, 기술 매뉴얼 등과 같은 문서를 철저히 소화할 수 있습니다.

이 능력을 원근감있게 표현하기 위해 평균적인 사람은 시간당 약 5,000-6,000 단어를 읽을 수 있습니다. 100,000 개의 텍스트 토큰을 완전히 처리하는 데 5 + 시간이 걸립니다. 정보를 깊이 이해하고, 회상하고, 분석하는 데 더 많은 시간이 필요할 것입니다. 그러나 Claude는 단 몇 초 만에 이 엄청난 길이의 문서를 수집하고 평가할 수 있습니다.

비즈니스 통찰력에 대한 Claude의 모든 잠재력 활용

기업의 경우 Claude의 향상된 컨텍스트 크기는 다음과 같은 대용량 문서에서 주요 인사이트를 추출할 수 있는 기하급수적으로 더 큰 잠재력을 열어줍니다.

  • 긴 재무 서류, 연구 보고서, 기술 사양 및 기타 고밀도 자료에서 중요한 세부 사항을 식별합니다. Claude는 100K 텍스트 토큰을 검토하고 상호 참조하여 중요한 추세, 위험, 각주 및 공개를 표시할 수 있습니다.

  • 매뉴얼, 계약서 및 보고서와 같은 긴 자료의 여러 섹션 간의 연결을 그립니다. Claude는 100페이지 분량의 문서에 흩어져 있는 지식을 동화하고 관계를 종합할 수 있습니다.

  • 큰 텍스트에 제시된 주장, 제안 또는 관점 내에서 강점, 약점, 누락 및 불일치를 평가합니다. Claude는 책 길이의 원고에서 추론을 비판하고 비교할 수 있습니다.

  • 큰 문서 및 데이터 집합의 많은 부분에서 통찰력을 얻어야 하는 복잡한 질문에 답합니다. 100K 토큰은 Claude가 이러한 연결을 할 수 있는 적절한 컨텍스트를 제공합니다.

  • 틈새 연구, 데이터 및 문헌을 처리하여 전문 영역에 대한 정교한 이해를 개발합니다. Claude는 틈새 산업 정보의 100K 토큰을 이해함으로써 전문가가됩니다.

  • 독자의 요구에 따라 방대한 문서 내에서 핵심 사항에 대한 맞춤형 요약을 제공합니다. Claude는 500페이지를 사용자가 요청한 섹션만 포함하는 10페이지 요약으로 줄일 수 있습니다.

  • 특정 쿼리를 해결하기 위해 기술 매뉴얼, 기술 자료 및 기타 리포지토리에서 중요한 구절을 추출합니다. Claude는 필요한 관련 정보를 효율적으로 찾기 위해 100K 토큰의 콘텐츠를 인덱싱합니다.

기업에 대한 대규모 컨텍스트의 의미

Claude의 잠재적 컨텍스트 창을 100K 토큰으로 확장하는 것은 기업 사용자에게 기념비적인 영향을 미칩니다. 컨텍스트 폭이 크게 증가한 몇 가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

  1. 직원의 시간과 노력 절약 – Claude는 직원 5 + 시간이 걸리는 것을 1 분 안에 읽고, 처리하고, 분석 할 수 있습니다. 이를 통해 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다.

  2. 정확성과 정확성 향상 – 더 많은 맥락을 통해 Claude는 배경 지식이 적은 약한 이해력에 비해 더 좋고 미묘한 답변을 제공할 수 있습니다.

  3. 미묘한 연결을 만드는 능력 – Claude는 인간이 놓칠 수 있는 100페이지의 텍스트에서 뉘앙스, 모순, 누락 및 패턴을 포착할 수 있습니다.

  4. 맞춤형 산업 전문 지식 개발 – 기업은 100K 토큰의 독점 데이터를 사용하여 Claude에게 비즈니스에 맞는 틈새 도메인 지식을 제공할 수 있습니다.

  5. 장기적인 대화 일관성 – 더 많은 맥락에서 Claude와의 대화는 일관성을 잃지 않고 훨씬 더 오랫동안 생산적으로 계속될 수 있습니다.

  6. 복잡한 추론 가능 – Claude는 100,000개의 텍스트 토큰에 걸쳐 복잡한 인수 논리를 따르고 계단식 의미에 대해 추론할 수 있습니다.

  7. 데이터 기반 추천 개선 – Claude는 기하급수적으로 더 많은 정보에 대한 인사이트를 종합하여 사용자 목표에 따라 맞춤화되고 최적화된 제안을 제공할 수 있습니다.

  8. 심층적인 개인화 – 기업은 100K 토큰을 활용하여 Claude에게 고유한 문서, 데이터 및 지식 기반에 대해 교육하여 기능을 사용자 지정할 수 있습니다.

  9. 광범위한 지식 색인 – Claude는 방대한 내부 위키, FAQ 및 리포지토리를 상호 참조하고 검색하여 효율적으로 답변을 찾을 수 있습니다.

  10. 연구 및 법적 비용 절감 – Claude는 수천 페이지에 달하는 판례법, 계약서 및 기타 법률 문서를 검토하고 분석하는 데 시간이 많이 소요되는 작업을 맡을 수 있습니다.

Claude와 함께 한계를 뛰어넘다

Claude의 잠재적 컨텍스트 크기를 100배 확장함으로써 Anthropic은 컨텍스트 이해를 다음 단계로 끌어올리는 새로운 애플리케이션과 워크플로의 문을 엽니다. 그러나 회사는 이제 막 시작했을 뿐이라고 말합니다. Anthropic은 Claude의 매개 변수, 학습 데이터 및 기능을 계속 공격적으로 확장할 계획입니다.

Claude와 같은 상황별 AI 어시스턴트를 활용하는 조직은 비정형 데이터를 그 어느 때보다 빠르게 실행 가능한 인사이트로 변환하여 이점을 얻을 수 있습니다. 그들은 기술이 아니라 야망의 폭에 의해서만 제한 될 것입니다. 우리는 Claude의 100K 토크나이저와 자체 Cody AI 어시스턴트를 결합하는 내부 테스트를 시작하고 있습니다. 이러한 통합은 기업이 생산성을 극대화하고 비즈니스 통찰력을 창출할 수 있는 판도를 바꾸는 잠재력을 열어줄 것입니다.

대화형 AI의 미래는 밝아 보입니다. Claude의 100K 초강력 컨텍스트 인텔리전스를 활용하는 데 도움이 되는 방법에 대해 자세히 알아보려면 연락하십시오.