Author: Om Kamath

AI 기반 웹 검색의 진화

OpenAI의 최신 혁신 기능인 ChatGPT 검색은 AI 기반 웹 검색 기능의 획기적인 도약을 의미합니다. 이 기능은 실시간 웹 검색을 ChatGPT 인터페이스에 통합하여 사용자가 플랫폼 간 전환 없이 원활하게 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 타사 검색 엔진에 대한 의존도를 줄임으로써 OpenAI는 Gemini나 Copilot과 같은 다른 AI 챗봇의 공백을 메우는 것을 목표로 합니다. 느린 응답 속도와 제한된 소스 액세스 등 현재의 한계에도 불구하고 ChatGPT 검색은 신뢰할 수 있는 정보를 우선시하는 광고 없는 고유한 경험을 제공합니다. 이 도구가 다양한 사용자 계층에 출시됨에 따라 AI가 생성하는 응답의 정확성과 신뢰성이 향상될 것으로 기대됩니다.

OpenAI의 ChatGPT 검색 기능

출처: OpenAI

• OpenAI의 ChatGPT 검색은 ChatGPT 내에 실시간 검색을 통합하여 AI 웹 검색을 발전시킵니다.
• 사용자는 AI 응답과 실시간 웹 데이터 간에 전환하여 현재 정보를 확인할 수 있습니다.
• 검색은 사용자가 활성화하거나 시스템에서 시작할 수 있어 유연성을 제공합니다.
• SearchGPT는 신뢰할 수 있는 출처의 인용을 통해 AI 정확도를 높입니다.
• 퍼블리셔와의 파트너십을 통해 콘텐츠 가시성을 제어하고 저작권 문제를 방지할 수 있습니다.
• 광고가 없고 추천 검색어가 없어 더욱 깔끔한 검색 환경을 제공합니다.
• 무료 사용자의 경우 최신 모델에 대한 액세스가 제한되어 채택에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 정적인 AI 지식과 동적인 실제 정보 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.

비교 분석: SearchGPT와 기존 검색 엔진 비교

ChatGPT 검색의 향후 전망과 과제

OpenAI와 퍼블리셔의 전략적 파트너십은 콘텐츠 정확도를 높이는 동시에 법적 문제를 완화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 협력을 통해 퍼블리셔는 검색 결과에서 콘텐츠가 표시되는 방식을 제어할 수 있지만, 더 높은 가시성을 보장하지는 않습니다. AI가 미디어 환경을 계속 재편함에 따라 이러한 파트너십은 저널리즘의 무결성과 혁신을 유지하는 데 매우 중요합니다. 앞으로 모델을 개선하고 접근성을 확대하려는 OpenAI의 노력은 결국 SearchGPT를 AI 기반 검색 기술의 선도적인 도구로 자리매김할 수 있을 것입니다. 그러나 이러한 비전을 달성하기 위해서는 현재의 한계를 극복하는 것이 필수적입니다.

AI 기반 검색 엔진이 나아갈 길

OpenAI의 ChatGPT 검색의 도입은 AI 기반 검색 엔진의 진화에 있어 중요한 이정표가 될 것입니다. 실시간 웹 검색 기능과 AI 기반 대화를 결합한 SearchGPT는 이전의 한계를 해결하여 사용자에게 더욱 원활하고 유익한 경험을 제공합니다. 이러한 혁신은 챗봇의 유용성을 향상시킬 뿐만 아니라 Google과 Microsoft 와 같은 기존 업체와의 강력한 경쟁자로서의 입지를 다지게 해줍니다. 저작권 문제와 더 광범위한 접근의 필요성 등의 과제가 남아 있지만, OpenAI의 전략적 파트너십과 지속적인 개발 노력은 검색 기술에서 AI의 밝은 미래를 약속합니다. AI가 디지털 환경을 계속 재편해나가는 가운데, SearchGPT는 사용자의 요구를 효과적으로 충족시킬 수 있는 혁신과 정확성의 잠재력을 보여줍니다.

조직의 데이터에 맞게 특별히 맞춤화된 ChatGPT 검색 시스템을 개발하는 데 관심이 있다면 Cody AI를 살펴보세요. 코드가 필요 없는 이 플랫폼을 사용하면 고유한 데이터 세트를 사용하여 GPT 수준의 봇을 학습시킬 수 있어 맞춤형의 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

엔비디아는 조용히 최신 AI 모델인 Nemotron 70B를 출시했으며, 이는 OpenAI의 GPT-4 및 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 같은 잘 알려진 모델을 능가하는 성능으로 인공지능 분야에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이번 전략적 출시는 전통적으로 GPU 기술 분야에서 우위를 점하고 있는 엔비디아에게 중요한 이정표가 될 것입니다. Llama 3.1 70B 제품군의 일부인 네모트론 70B 모델은 인상적인 처리 속도와 정확도로 언어 모델 성능의 새로운 벤치마크를 설정하도록 설계되었습니다. 이 개발을 통해 엔비디아는 기존 AI 대기업의 패권에 도전하는 AI 업계의 강력한 플레이어로 자리매김했습니다.

네모트론 70B의 기술 발전

엔비디아의 네모트론 70B는 최첨단 기술 발전으로 AI 환경을 재정의하고 있습니다. 강력한 700억 개의 매개변수 아키텍처를 기반으로 구축된 이 제품은 향상된 다중 쿼리 주의력과 최적화된 트랜스포머 설계를 활용하여 정확도 저하 없이 더 빠른 계산을 제공합니다. 이 모델은 자연어 이해 테스트에서 OpenAI의 GPT-4를 비롯한 이전 벤치마크를 뛰어넘는 뛰어난 성능을 보였습니다.

출처: 허깅 페이스

특히, 네모트론 70B의 미세 조정 기능을 통해 산업별 맞춤화가 가능하므로 금융, 의료, 고객 서비스 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 또한 에너지 소비를 크게 줄여 AI 운영의 지속 가능성을 촉진합니다. 이러한 발전은 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 기술을 활용하고자 하는 기업에게 보다 실용적이고 비용 효율적인 솔루션이 될 것입니다.

기업 및 산업에 대한 시사점

엔비디아의 네모트론 70B 모델은 놀라운 기술일 뿐만 아니라 다양한 산업 분야의 판도를 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 고급 아키텍처와 뛰어난 성능 메트릭을 통해 기업들은 AI 솔루션을 구현하는 데 있어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리하는 이 모델의 능력은 정확하고 시기 적절한 정보가 중요한 금융, 의료, 고객 서비스 등의 분야에서 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 또한 이 모델의 다양한 사용자 지정 기능을 통해 기업은 특정 요구 사항에 맞게 모델을 조정하여 AI 애플리케이션이 비즈니스 목표에 더욱 부합할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 적응성은 AI 기반 인사이트를 통해 고객과의 상호작용을 개선하거나 운영을 간소화하고자 하는 기업에게 매우 중요합니다. 또한, 네모트론 70B는 에너지 소비를 줄임으로써 기업의 사회적 책임 목표에 부합하는 지속 가능한 AI 관행을 지원합니다. 업계가 계속해서 AI를 통합함에 따라, 엔비디아의 제품은 다양한 영역에서 혁신과 효율성을 촉진하여 업계에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

더 큰 그림: 엔비디아는 AI의 새로운 표준을 세우고 있나요?

놀라운 성능과 에너지 효율성으로 대규모 언어 모델의 환경을 재정의하고 있는 Nvidia의 Nemotron 70B. 주요 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4를 능가함으로써 AI 기능의 새로운 표준을 제시합니다. 고급 학습 메커니즘을 통합한 이 모델의 아키텍처는 처리 속도와 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 에너지 소비를 줄여 기업에게 지속 가능한 선택이 될 것입니다. 기업이 AI 솔루션을 모색함에 따라 Nemotron 70B의 다목적성과 고성능은 금융 및 의료를 포함한 다양한 산업에서 매력적인 옵션이 될 것입니다. AI 소프트웨어 개발로 전략적으로 확장하고 있는 엔비디아는 기존 리더들에게 도전장을 내밀고 AI 혁신의 경계를 넓힐 수 있습니다. 여기에서 모델을 확인해 보세요.

OpenAI는 글쓰기 및 코딩 프로젝트의 혁신을 위해 설계된 “캔버스”라는 획기적인 ChatGPT용 인터페이스를 공개했습니다. 이 새로운 기능은 기존 채팅창과 함께 작동하는 전용 작업 공간을 제공하여 사용자가 보다 상호작용적이고 협업적인 방식으로 텍스트와 코딩에 참여할 수 있도록 합니다. 캔버스의 주요 목표는 편집 프로세스를 간소화하여 사용자가 즉각적인 수정 없이도 정밀한 조정을 할 수 있도록 하는 것입니다. 이 기능은 수정에 소요되는 시간을 줄이고 개인 및 팀 기반 프로젝트의 효율성을 높여 생산성을 향상시킵니다. 현재 베타 버전인 캔버스는 ChatGPT Plus 및 Teams 가입자가 이용할 수 있으며, 곧 엔터프라이즈 및 교육 사용자로 확대할 계획입니다. 이 혁신적인 도구는 개발자와 작성자 모두의 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 하는 ChatGPT의 인터페이스에서 시작부터 중요한 업그레이드를 의미합니다. 일상적인 워크플로우에 캔버스를 통합한 것은 실용적인 애플리케이션에서 AI 기술을 발전시키려는 OpenAI의 노력을 보여줍니다.

OpenAI가 새롭게 도입한 캔버스 인터페이스는 글쓰기 및 코딩 작업을 위해 특별히 맞춤화된 고급 편집 가능한 작업 공간 역할을 합니다. 기존의 ChatGPT 채팅창과 달리, 캔버스는 사용자가 텍스트 및 코드 출력물과 직접 상호작용하고 수정할 수 있는 전용 영역을 제공합니다. 이 기능은 콘텐츠의 많은 부분을 다시 생성할 필요 없이 정밀한 편집이 가능하기 때문에 복잡한 프로젝트에 참여하는 사람들에게 특히 유용합니다. 세밀한 변경이 가능하기 때문에 더 많은 실험과 창의성을 발휘할 수 있습니다. 캔버스는 앤트로픽의 아티팩트 및 기타 AI 기반 도구와 유사하게, 보다 역동적인 편집 환경을 제공하여 사용자 협업을 향상시킵니다. 사용자는 작업의 특정 부분을 강조 표시하여 ChatGPT에서 원하는 피드백 및 수정을 요청할 수 있으며, 이를 통해 인간 편집자나 코더를 효과적으로 모방할 수 있습니다. 이러한 대화형 접근 방식은 수정 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라 사용자가 프로젝트를 더욱 정확하고 효율적으로 미세 조정할 수 있도록 지원하여 AI 지원 콘텐츠 제작의 혁신을 위한 토대를 마련합니다.

OpenAI의 캔버스 인터페이스는 특히 글쓰기 및 코딩 작업에서 사용자와 AI 간의 협업을 크게 향상시킵니다. 캔버스는 별도의 작업 공간을 제공함으로써 사용자가 전체 프롬프트를 다시 작성할 필요 없이 세부적인 편집을 할 수 있습니다. 이 기능은 특히 콘텐츠를 다듬을 때 유용합니다. 사용자가 특정 섹션을 강조 표시하여 사람 편집자와 함께 작업하는 것처럼 원하는 피드백을 받을 수 있기 때문입니다. 이 기능은 편집 프로세스를 간소화하여 더 효율적이고 덜 번거롭게 만듭니다. AI를 크리에이티브 프로세스에 원활하게 통합하여 사용자 경험을 혁신합니다. 또한 캔버스는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 제어 기능을 강화했습니다. 사용자가 작업 공간 내에서 직접 텍스트 길이, 읽기 수준, 톤을 조정할 수 있어 필요에 맞게 결과물을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 이러한 수준의 제어는 AI가 생성한 콘텐츠가 정확할 뿐만 아니라 특정 요구사항에 맞게 조정되도록 보장합니다. Canvas의 적응성은 교육부터 전문 작문에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 매우 유용한 도구로 활용되고 있습니다. 그 결과, Canvas는 AI 지원을 통해 글쓰기 및 코딩 프로젝트를 최적화하고자 하는 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 강력한 도구로 부상하고 있습니다.

OpenAI의 캔버스 인터페이스 도입은 AI 지원 글쓰기 및 코딩 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 현재 ChatGPT 플러스 및 팀 사용자를 대상으로 베타 버전으로 제공되고 있는 이 기능은 베타 출시 이후 무료 사용자로 확대될 예정으로, 사용자 기반이 상당히 넓어질 것으로 예상됩니다. 이러한 움직임은 고급 AI 도구에 대한 액세스를 대중화하여 다양한 워크플로우에 보다 널리 채택되고 통합될 수 있도록 촉진하려는 OpenAI의 노력을 강조합니다. 캔버스 인터페이스는 편집 가능한 워크스페이스가 표준으로 자리잡고 있는 경쟁적인 AI 환경에서 OpenAI를 전략적으로 포지셔닝합니다. AI 협업을 강화하는 강력하고 사용자 친화적인 플랫폼을 제공함으로써 OpenAI는 AI 기반 생산성 도구 시장에서 입지를 굳히고 선도하는 것을 목표로 합니다. 직관적이고 효율적인 AI 솔루션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 전략적 포지셔닝은 매우 중요합니다. Anthropic과 같은 경쟁업체들이 유사한 기능을 도입함에 따라 OpenAI의 지속적인 혁신과 사용자 중심 접근 방식은 교육 및 전문 환경 모두에서 경계를 넓히며 AI 애플리케이션의 새로운 기준을 제시할 수 있습니다.

OpenAI는 인공지능 진화의 중요한 도약을 알리는 최신 인공지능 혁신 모델인 o1 및 o1-Mini 모델을 공개했습니다.
이 모델은 향상된 추론과 문제 해결 능력을 우선시하며 AI 기술의 새로운 표준을 제시합니다.
이러한 발전은 특히 향상된 정확도와 신뢰성으로 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력으로 주목할 만합니다.

강력한 추론 능력으로 잘 알려진 OpenAI o1 모델은 코딩과 수학 등의 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하며 GPT-4o와 같은 이전 모델보다 뛰어난 성능을 보여줍니다.
한편, o1-Mini는 코드 생성 및 사이버 보안 작업에 탁월한 STEM 애플리케이션을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
두 모델 모두 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 인간의 추론을 모방한 고유한 ‘사고의 사슬’ 방법론을 활용하여 응답하기 전에 ‘생각’하도록 설계되었습니다.

OpenAI o1 모델은 AI의 획기적인 발전으로, 향상된 추론 기능을 강조합니다.
이 모델은 혁신적인 접근 방식으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력으로 차별화됩니다.
o1 모델은 성공과 실수를 통해 학습할 수 있는 강화 학습과 복잡한 질문을 인간의 인지 과정과 유사한 관리 가능한 단계로 세분화하는 ‘생각의 연쇄’ 방법론과 같은 고급 학습 기법을 채택하고 있습니다.
특히 수학 및 코딩과 같은 영역에서 o1은 복잡한 문제를 더 정확하고 빠르게 해결하여 이전 버전보다 뛰어난 성과를 거두었습니다.
국제 수학 올림피아드 등 경쟁 프로그래밍 및 수학 경시대회에서 우수한 성적을 거두며 이 분야에서 뛰어난 역량을 보여줬습니다.
이 모델은 인공지능 능력의 새로운 기준을 제시하며 인공지능이 인간과 같은 추론 능력을 갖추기 위한 중요한 진전을 이루었음을 보여줍니다.

예산 친화적인 대안인 OpenAI의 o1-Mini 모델은 비용 효율성과 강력한 추론 기능이 인상적으로 결합된 모델입니다.
STEM 애플리케이션을 위해 특별히 맞춤화된 o1-Mini는 수학, 코딩, 사이버 보안과 같은 영역에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
Codeforces 및 사이버 보안 CTF와 같은 벤치마크에서 놀라운 점수를 획득하여 기술 작업에 대한 숙련도를 입증했습니다.
o1과 비교했을 때, o1-Mini 모델은 뛰어난 성능 수준을 유지하면서 비용 효율성이 더 높도록 설계되었습니다.
추론 측면에서 o1의 포괄적인 기능에는 미치지 못하지만, 더 낮은 비용으로 빠르고 효율적인 문제 해결이 필요한 애플리케이션에 실용적인 솔루션을 제공합니다.
또한 o1-Mini는 빠른 속도가 장점으로, 빠른 응답이 필수적인 시나리오에 적합하여 AI 환경에서 다용도로 활용할 수 있는 도구입니다.

o1 및 o1-Mini 모델에 대한 OpenAI의 전략적 가격 책정은 고급 AI에 대한 접근성과 비용 효율성을 높이기 위한 노력을 반영합니다.
OpenAI o1 가격 전략은 과학 연구 및 고급 코딩 작업과 같이 복잡한 문제 해결이 중요한 분야에 적합하도록 설계되었습니다.
반면, o1-Mini는 더 저렴한 옵션으로, 높은 비용 없이도 STEM 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공합니다. 이전 모델에 비해 두 모델 모두 비용 효율성이 개선되었습니다.
o1은 투자 비용이 더 많이 들지만, 복잡한 추론 작업에서 정확성과 효율성이 그 비용을 정당화합니다.
한편, o1-Mini는 경제적인 가격으로 높은 비용 부담 없이 안정적인 AI 솔루션을 필요로 하는 교육, 스타트업, 소규모 비즈니스에 적합합니다.
OpenAI의 가격 전략은 다양한 부문에서 이러한 모델을 이용할 수 있도록 보장하여 더 폭넓은 채택과 혁신을 촉진합니다.

OpenAI의 o1 및 o1-Mini 모델의 도입은 특히 추론 및 문제 해결 능력에서 AI 기술이 크게 발전했음을 의미합니다.
이 모델들은 전례 없는 정확성과 효율성을 제공함으로써 복잡한 인지 작업을 필요로 하는 분야에 혁신을 가져올 것입니다.
코딩 및 수학과 같은 복잡한 분야를 선도하는 o1과 STEM 애플리케이션을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 o1-Mini를 통해 OpenAI는 보다 쉽게 접근할 수 있는 AI 혁신의 길을 열어가고 있습니다.
이러한 모델의 추론 능력을 개선하는 데 지속적으로 집중하고 있는 OpenAI는 산업 전반에서 AI의 역할에 대한 밝은 미래를 제시합니다.
OpenAI가 이러한 모델을 더욱 개선함에 따라 인간과 유사한 추론을 모방할 수 있는 잠재력이 증가하여 과학 연구, 교육 및 그 밖의 분야에서 혁신적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
궁극적으로 o1과 o1-Mini는 AI 개발의 새로운 시대를 열며, 기술이 현실 세계의 문제를 해결하는 방법을 재정의할 준비가 되어 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 놀라운 능숙도로 처리하고 생성하도록 설계된 인공 지능의 획기적인 발전을 나타냅니다.
AI 챗봇과 가상 비서를 구동하는 모델과 같은 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트를 학습하여 문맥을 정확하게 이해하고 텍스트를 생성할 수 있습니다.
AI에서 LLM의 중요성은 콘텐츠 제작부터 자동화된 고객 서비스 및 언어 번역에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 향상시킬 수 있는 능력에 있습니다.
업계에서 AI 기반 솔루션을 점점 더 많이 채택함에 따라 LLM에 대한 전문 지식에 대한 수요도 계속 증가하고 있습니다.
이러한 수요를 충족하기 위해 초급 및 고급 학습자 모두를 위해 LLM 개념과 응용 분야를 마스터하는 데 도움이 되는 무료 LLM 리소스 목록을 정리했습니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 유튜브 튜토리얼‘대규모 언어 모델 소개‘는 LLM을 처음 접하는 분들에게 훌륭한 출발점이 될 것입니다.
초보자도 쉽게 이해할 수 있는 이 자료는 LLM의 기초를 이해하는 데 관심이 있는 사람이라면 누구나 시청할 수 있습니다.
1시간에 걸쳐 카파티는 LLM의 기초, 스케일링 법칙, 미세 조정 프로세스, 멀티모달리티, 커스터마이징 기법 등 다양한 필수 주제를 다룹니다.
튜토리얼은 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있어 초보자도 쉽게 이해할 수 있습니다.
온라인으로 액세스할 수 있어 학습자가 자신의 속도에 맞춰 진행할 수 있으므로 LLM의 세계를 탐구하고자 하는 모든 사람에게 유연하고 편리한 리소스입니다.

Microsoft의‘초보자를 위한 GenAI‘ 과정은 18개의 포괄적인 강의를 통해 대규모 언어 모델(LLM) 분야에 대한 폭넓은 소개를 제공합니다.
모듈식으로 설계된 이 과정은 학습자가 섹션을 건너뛰고 특정 관심사에 맞게 학습을 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.
주요 주제는 제너레이티브 AI의 기초, LLM의 복잡성, 프롬프트 엔지니어링의 기술 등입니다.
또한 로우코드 도구를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 빌드하고 이러한 애플리케이션의 보안을 보장하는 등의 실용적인 기술도 다룹니다.
이러한 실용적인 접근 방식은 실제 시나리오에 지식을 적용하고자 하는 학습자에게 이상적이며, LLM 개념에 대한 이해와 응용력을 모두 키울 수 있습니다.

Hugging Face NLP 과정은 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리에 대한 이해를 심화하고자 하는 분들을 위한 훌륭한 리소스입니다.
이 과정의 중요한 초점은 최신 NLP 발전의 기본이 되는 트랜스포머 아키텍처에 있습니다.
수강생은 트랜스포머의 실제 적용 사례를 살펴보고 이러한 모델이 어떻게 구조화되고 구현되는지에 대한 인사이트를 얻게 됩니다.
또한 이 과정에서는 텍스트 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하여 다양한 NLP 작업을 용이하게 하는 필수 도구인 데이터 세트와 토큰화 라이브러리의 사용법을 강조합니다.
이 과정의 강점 중 하나는 학습자가 텍스트 요약, 질의응답, 번역과 같은 작업에 직접 참여할 수 있는 실습 방식에 있습니다.
이러한 실습 경험을 통해 학습자는 이론적 측면을 이해할 뿐만 아니라 실제 문제를 해결하기 위해 이러한 모델을 적용하는 데 필요한 귀중한 기술을 습득할 수 있습니다.

Cohere의 LLM University는 학습자에게 LLM(대규모 언어 모델)의 기초 개념부터 고급 주제까지 안내하도록 설계된 포괄적이고 체계적인 학습 경로를 제공합니다.
이 플랫폼은 이러한 정교한 모델이 어떻게 구성되고 작동하는지 탐구하면서 LLM 아키텍처의 복잡성을 탐구하고자 하는 사람들에게 이상적입니다.
커리큘럼에는 LLM과 효과적으로 상호 작용하는 방법을 가르치는 프롬프트 엔지니어링과 특정 애플리케이션에 맞게 모델을 사용자 지정할 수 있는 미세 조정 기법과 같은 필수 과목이 포함되어 있습니다.
또한 학습자는 외부 정보를 통합하여 LLM 결과물을 향상시키는 방법인 검색 증강 생성(RAG)에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
LLM University의 두드러진 특징 중 하나는 유연한 학습 접근 방식입니다. 학습자는 사전 지식이 있는 경우 입문 모듈을 건너뛰고 교육 과정을 맞춤화할 수 있어 효율적이고 개인화된 학습 경험을 할 수 있습니다.

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이러한 리소스를 탐색할 때 개인의 목표와 기존 지식에 맞게 학습 경로를 조정하면 교육 경험을 극대화할 수 있다는 점을 기억하세요.
LLM은 AI 애플리케이션의 미래를 형성하고 새로운 커리어의 길을 여는 데 중추적인 역할을 하므로 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
LLM을 이해하는 데 시간을 투자하면 역동적인 인공지능 분야에서 유리한 위치를 선점할 수 있습니다.