Author: Om Kamath

미스트랄 라지 2는 인상적인 128K 컨텍스트 창을 제공하며 영어, 프랑스어, 독일어, 중국어와 같은 주요 언어뿐만 아니라 힌디어, 한국어와 같은 특정 언어를 포함한 수십 개의 언어를 지원합니다.
또한 80개 이상의 코딩 언어를 지원하므로 점점 더 글로벌화되는 세계에서 없어서는 안 될 리소스입니다.
또한 이 모델은 비용 효율성을 염두에 두고 설계되어 연구용과 상업용으로 모두 사용할 수 있습니다.
이러한 고성능과 경제성 사이의 균형 덕분에 Mistral Large 2는 AI 환경에서 매우 경쟁력 있는 옵션으로 자리매김했습니다.

미스트랄 라지 2는 128K 컨텍스트 창을 통해 광범위하고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 능력을 크게 향상시켰습니다.
이 방대한 컨텍스트 창은 다양한 컨텍스트를 이해하고 관련 응답을 생성하는 모델의 기능을 확장합니다.
이 모델은 영어, 프랑스어, 독일어, 중국어 등 주요 글로벌 언어를 포함해 수십 개의 언어를 지원합니다.
또한 힌디어와 한국어와 같은 보다 구체적인 언어도 포함되어 있어 다양한 언어 애플리케이션에 매우 유용합니다.
또한 미스트랄 라지 2는 파이썬, 자바, C++를 포함한 80개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하여 코딩에 탁월합니다.
이 기능은 복잡한 코딩 프로젝트를 진행하는 개발자에게 이상적인 선택입니다.
1,230억 개의 파라미터를 통해 추론 기능을 강화하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
특히 AI가 생성하는 환각을 최소화하는 데 중점을 두어 정확한 정보를 전달하는 모델의 신뢰성을 향상시켰습니다.
대규모 언어 모델의 장점과 위험에 대한 자세한 내용은 오픈 소스 언어 모델에 대한 이 문서를 참조하세요.

미스트랄 라지 2는 MMLU 벤치마크에서 84.0%라는 인상적인 정확도를 달성하여 성능과 비용 효율성 측면에서 다른 모델에 비해 유리한 위치를 점하고 있습니다.
이러한 높은 정확도는 이 모델이 신뢰할 수 있고 정확한 결과물을 제공할 수 있다는 것을 보여주며, 주요 AI 모델들 사이에서 강력한 경쟁자로 자리매김하고 있습니다.
이 모델의 성능/비용 비율은 주목할 만하며, 개방형 모델 중 파레토의 선두에 위치합니다.
이는 미스트랄 라지 2가 성능과 비용의 균형 잡힌 조합을 제공하므로 개발자와 기업 모두에게 매력적인 옵션이 될 수 있음을 나타냅니다.
또한 미스트랄 라지 2는 연구 및 비상업적 목적으로 사용 및 수정이 가능한 연구용 라이선스와 상업적 애플리케이션에 자체 배포할 수 있는 상업용 라이선스 두 가지 라이선스 옵션으로 제공됩니다.
경쟁 모델인 GPT-4 및 Llama 3과 비교했을 때, Mistral Large 2는 특히 복잡한 작업을 처리하고 다양한 애플리케이션에서 정확한 결과를 제공하는 데 있어 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.

미스트랄 라지 2와 미스트랄 네모를 포함한 미스트랄 AI 모델은 다양한 플랫폼에서 원활하게 통합하고 액세스할 수 있도록 설계되었습니다.
이 모델들은 라 플레이트폼과 허깅페이스에서 호스팅되므로 개발자와 기업 모두 쉽게 액세스할 수 있습니다.
또한, 미스트랄 AI는 구글 클라우드, 애저 AI 스튜디오, 아마존 베드락, IBM 왓슨x.ai와 같은 주요 클라우드 플랫폼에서 가용성을 보장함으로써 그 범위를 확장했습니다.
이러한 폭넓은 접근성은 다양한 개발 및 배포 요구 사항을 지원합니다.
미스트랄 네모 모델을 위한 엔비디아와의 협업으로 모델의 통합 기능이 더욱 향상되었습니다.
최신 기능을 갖춘 Mistral Nemo는 현재 Mistral 7B를 사용하는 시스템을 강력하게 대체할 수 있는 드롭인 모델입니다.
Azure AI는 향상된 보안 및 데이터 개인 정보 보호 계층을 추가로 제공하므로 이러한 강력한 AI 모델을 배포하는 데 이상적인 플랫폼입니다.
따라서 엔터프라이즈급 보안 표준을 충족하여 중요한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

미스트랄 라지 2와 미스트랄 네모는 AI 혁신의 최전선에 서 있으며, 탁월한 성능과 다국어 지원, 고급 코딩 기능을 제공합니다.
미스트랄 라지 2의 128K 컨텍스트 창과 12개 이상의 언어 지원, 뛰어난 추론 및 코딩 잠재력은 정교한 AI 애플리케이션 구축을 목표로 하는 개발자에게 탁월한 선택이 될 것입니다.
라 플레이트폼, 허깅페이스와 같은 플랫폼과 구글 클라우드, 애저 AI, 아마존 베드락, IBM 왓슨x.ai와 같은 주요 클라우드 서비스를 통한 폭넓은 접근성 덕분에 기업은 이러한 강력한 도구를 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다.
엔비디아와의 협력으로 미스트랄 네모의 통합 기능이 더욱 향상되어 현재 미스트랄 7B를 사용하는 시스템을 업그레이드할 수 있는 강력한 옵션이 될 것입니다.
결론적으로, 미스트랄 AI의 최신 제품은 AI 환경에서 중요한 도약을 이루며 차세대 AI 개발을 위한 필수 도구로 자리매김하고 있습니다.

빠르게 진화하는 인공 지능 환경에서 Meta의 Llama 3.1 출시는 기술력뿐 아니라 오픈 소스 AI에 대한 전략적 비전을 보여주는 중요한 이정표입니다.
4,050억 개의 파라미터라는 전례 없는 규모를 자랑하는 Llama 3.1은 지금까지 Meta가 개발한 AI 모델 중 가장 진보된 모델입니다.
이 이니셔티브는 개발자를 위한 협업 환경을 조성함으로써 기존의 독점 솔루션에 도전하여 최첨단 AI 기술에 대한 접근성을 대중화하는 것을 목표로 합니다.
이 블로그에서는 기술 사양, 오픈 소스 AI의 이점, 전략적 파트너십, 이 획기적인 모델을 둘러싼 윤리적 고려사항에 대해 자세히 살펴봅니다.

메타는 최근 가장 진보된 오픈소스 AI 모델인 라마 3.1을 공개했습니다.
이 모델은 4,050억 개의 파라미터로 현존하는 오픈소스 AI 모델 중 가장 큰 규모를 자랑합니다.
라마 3.1의 출시는 AI 모델 업계에서 중요한 순간으로, OpenAI의 GPT-4와 Anthropic의 클로드 3.5 소네트 같은 독점 모델에 대한 강력한 경쟁자로 자리매김하게 될 것입니다.
라마 3.1의 중요성은 그 규모에 그치지 않습니다.
다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계되어 자연어 이해 및 생성에 있어 향상된 기능을 선보입니다.
이를 통해 라마 3.1은 기술 강국으로서 뿐만 아니라 AI 모델 분야의 혁신과 발전을 위한 촉매제로서 자리매김하고 있습니다.

Llama 3.1의 핵심은 4,050억 개의 파라미터를 자랑하는 독보적인 규모입니다.
이 엄청난 규모는 자연어를 이해하고 생성하는 데 있어 더 높은 용량을 의미하며, AI 모델 성능의 새로운 벤치마크를 설정합니다.
Llama 3.1의 트레이닝 프로세스에는 16,000개 이상의 Nvidia H100 GPU가 활용되어 모델의 강력한 연산 기반이 강조되었습니다.
이러한 광범위한 트레이닝 인프라 덕분에 Llama 3.1은 이전 버전보다 복잡한 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한, Llama 3.1은 다재다능함도 뛰어납니다.
사용자가 휴대폰의 카메라를 사용하여 자신의 모습을 기반으로 이미지를 만들 수 있는 ‘상상하기’ 기능이 포함되어 있습니다.
또한 프랑스어, 독일어, 힌디어, 이탈리아어, 스페인어 등 여러 언어를 지원하여 다양한 언어 인구층에 걸쳐 그 매력과 적용 범위를 넓혔습니다.
검색 엔진 API와 통합할 수 있는 기능은 기능적 다양성을 더욱 강화하여 다양한 분야에 유용한 리소스로 활용할 수 있습니다.

고급 머신 러닝 도구에 대한 액세스를 대중화하는 강력한 오픈 소스 AI 모델 생태계를 구축하는 것이 Llama 3.1의 비전입니다.
이 이니셔티브는 운영 체제 영역에서 Linux의 혁신적 성공을 재현하려는 CEO 마크 저커버그의 야망과 밀접하게 맞닿아 있습니다.
개발자에게 모델을 자유롭게 수정하고 사용할 수 있는 기능을 제공함으로써 Meta는 혁신과 빠른 기술 발전을 장려하는 협업 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다.
오픈 소스 AI 모델의 이점은 개발자에게 특히 매력적입니다.
독점 솔루션과 관련된 장벽 없이 고도로 정교한 모델에 전례 없이 접근할 수 있습니다.
이를 통해 특정 요구 사항에 맞게 모델을 사용자 정의하고 개선하여 혁신적인 애플리케이션과 솔루션을 쉽게 만들 수 있습니다.
그러나 대규모 상업적 사용에 특히 적용되는 라이선스 제한이 있습니다.
이러한 제한은 윤리적 배포를 보장하고 오용을 방지하여 오픈 소스 정신과 필요한 안전장치의 균형을 맞추기 위해 고안되었습니다.
전반적으로, 라마 3.1은 포용적이고 협력적인 AI 모델의 미래를 향한 중요한 발걸음입니다.

거대한 규모에도 불구하고, Llama 3.1은 OpenAI의 GPT-4와 같은 경쟁 제품에 비해 비용 효율이 더 높도록 설계되었습니다.
메타는 최적화된 트레이닝 프로세스와 16,000개 이상의 Nvidia H100 GPU를 전략적으로 배치한 덕분에 라마 3.1의 운영 비용이 약 절반에 불과하다고 주장합니다.
이러한 비용 효율성은 기업과 개발자에게 특히 유용하며, 고성능 AI의 접근성과 경제성을 높여줍니다.
장기적으로는 라마 3.1의 운영 비용 절감으로 상당한 비용을 절감할 수 있어 다양한 산업 분야에서 더 폭넓게 채택될 수 있습니다.
Meta는 재정적 장벽을 낮춤으로써 혁신을 촉진하고 개발자들이 일반적으로 이러한 모델과 관련된 엄청나게 높은 비용 없이 고급 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

라마 3.1은 오픈 소스 AI 영역에서 새로운 표준을 제시하며, 우리가 인공 지능을 이해하고 상호 작용하는 방식을 재편하려는 Meta의 야망을 담고 있습니다.
접근성과 커뮤니티 협업을 우선시함으로써 Meta는 현 상황에 도전할 뿐만 아니라 개발자들이 독점 모델의 제약에서 벗어나 혁신할 수 있도록 장려합니다.
그러나 큰 힘에는 큰 책임이 따르며, 윤리적 안전장치에 대한 지속적인 논의는 혁신과 안전한 배포 사이의 미묘한 균형을 강조합니다.
라마 3.1의 여정은 의심할 여지없이 AI의 미래에 영향을 미칠 것이며, 이러한 모델의 기능뿐만 아니라 사회적 영향에 대해서도 고려해야 할 것입니다(말장난의 의도).
스마트 AI 비서인 Cody AI로 비즈니스의 잠재력을 최대한 활용하세요.
Anthropic의 Claude 3.5 및 OpenAI의 GPT-4o와 같은 업계 최고의 최신 언어 모델을 기반으로 하는 Cody는 팀의 생산성과 효율성을 향상시키도록 설계되었습니다.
질문에 대한 답변, 창의적인 브레인스토밍, 문제 해결, 데이터 검색 등 어떤 지원이 필요하든 Cody가 도와드릴 수 있습니다. 지금 바로 코디 AI를 만나보고 비즈니스 운영의 수준을 한 단계 높여보세요!

클로드 3.5 소네트 LLM의 성능은 어떤가요?

클로드 3.5 소네트는 시각적 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다른 대규모 언어 모델(LLM)과 차별화됩니다. 이 고급 기능을 통해 모델은 놀라운 정확도로 시각적 데이터를 해석하고 분석할 수 있습니다. 복잡한 차트, 그래프 또는 기타 시각적 표현을 해독할 때 Claude 3.5 Sonnet은 의사 결정 과정을 촉진할 수 있는 의미 있는 인사이트를 추출하는 데 탁월합니다. 이러한 숙련도는 트렌드, 패턴 또는 이상 징후를 이해하는 데 시각적 정보가 중요한 시나리오에서 특히 유용합니다. 차트와 그래프를 정확하게 해석하는 이 모델의 기능은 데이터 시각화에 크게 의존하는 업계의 판도를 바꿀 수 있습니다. 예를 들어, 금융 부문에서 애널리스트는 Claude 3.5 Sonnet을 활용하여 시장 동향과 재무 보고서를 빠르고 정확하게 해석할 수 있습니다. 마찬가지로 물류 분야에서도 이 모델은 시각적 형식으로 제공되는 복잡한 물류 데이터를 분석하고 해석하여 공급망 운영을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Claude 3.5 Sonnet LLM은 데이터 관리에 혁신을 가져올 아티팩트라는 획기적인 기능을 도입했습니다. 아티팩트를 통해 사용자는 데이터를 보다 효과적으로 저장, 관리, 검색할 수 있어 팀과 조직 내에서 향상된 협업과 지식 중앙 집중화 환경을 조성할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 무결성과 접근성이 가장 중요한 대규모 프로젝트에 특히 유용합니다. 아티팩트를 활용하면 팀은 중요한 정보를 일관되게 사용할 수 있고 쉽게 액세스할 수 있어 워크플로에서 Claude를 더욱 원활하게 통합할 수 있습니다.

Claude 3.5 Sonnet LLM은 보안 및 개인 정보 보호에 중점을 두고 설계되었으며, ASL-2 표준을 준수합니다. 이러한 규정 준수는 사용자 데이터 보호를 위한 엄격한 가이드라인을 충족하므로 금융, 의료, 정부 부문 등 데이터 보안이 가장 중요한 산업에서 신뢰할 수 있는 선택이 될 수 있습니다. 이러한 표준을 준수하면 민감한 정보를 보호할 뿐만 아니라 높은 수준의 보안 프로토콜을 유지하겠다는 약속을 보여줌으로써 사용자와 이해관계자 사이에 신뢰를 구축할 수 있습니다. 사이버 위협이 점점 더 정교해지고 있는 상황에서 이러한 엄격한 규정 준수의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 앞으로 Anthropic은 하이쿠와 오푸스 등 새로운 모델로 Claude 3.5 제품군을 확장할 야심찬 계획을 가지고 있습니다. 향후 출시될 모델은 특히 메모리 용량과 새로운 양식을 통합하는 등 상당한 향상을 가져올 것으로 예상됩니다. 향상된 메모리를 통해 이러한 모델은 더 많은 정보를 처리하고 보유할 수 있으므로 복잡한 작업과 다단계 워크플로우를 처리하는 능력이 향상됩니다. 이는 광범위한 데이터 분석과 장기적인 맥락 이해가 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

LLM(대규모 언어 모델)과 생성형 AI 트렌드가 부상하면서 비즈니스에 생성형 AI 솔루션을 통합하면 워크플로 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 제너레이티브 AI를 처음 접하는 사용자라면 전문 용어가 너무 많다는 점이 부담스러울 수 있습니다. 이 블로그에서는 제너레이티브 AI의 기본 용어를 쉽게 설명하고 RAG-as-a-Service를 통해 비즈니스를 위한 맞춤형 AI 솔루션을 시작하는 방법을 안내합니다.

검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG)은 비즈니스 워크플로우에서 LLM 또는 생성 AI를 구현하는 데 있어 핵심 개념입니다. RAG는 사전 학습된 Transformer 모델을 활용하여 특정 지식창고의 관련 데이터를 쿼리 프로세스에 주입함으로써 비즈니스 관련 쿼리에 답변합니다. LLM이 교육을 받지 않았을 수도 있는 이 데이터는 정확하고 관련성 있는 답변을 생성하는 데 사용됩니다.

RAG는 비용 효과적이고 효율적이어서 제너레이티브 AI에 대한 접근성을 높여줍니다. RAG와 관련된 몇 가지 주요 용어를 살펴보겠습니다.

RAG의 주요 용어

청크

LLM은 리소스 집약적이며 ‘컨텍스트 창’이라고 하는 관리 가능한 데이터 길이에 대해 학습됩니다. 컨텍스트 창은 사용되는 LLM에 따라 달라집니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 문서 또는 텍스트 문헌으로 제공되는 비즈니스 데이터는 더 작은 덩어리로 세분화됩니다. 이러한 청크는 쿼리 검색 프로세스 중에 활용됩니다.

청크는 구조화되지 않았고 쿼리가 지식창고 데이터와 구문적으로 다를 수 있으므로 청크는 시맨틱 검색을 사용하여 검색됩니다.

벡터 데이터베이스

Pinecone, Chromadb, FAISS와 같은 벡터 데이터베이스는 비즈니스 데이터의 임베딩을 저장합니다. 임베딩은 텍스트 데이터를 의미에 따라 숫자 형식으로 변환하고 의미적으로 유사한 데이터가 더 가까운 고차원 벡터 공간에 저장합니다.

사용자 쿼리가 이루어지면 쿼리의 임베딩이 벡터 데이터베이스에서 의미적으로 유사한 청크를 찾는 데 사용됩니다.

RAG-as-a-Service

기술적 전문 지식이 부족하다면 비즈니스에 RAG를 구현하는 것이 어려울 수 있습니다. 바로 이 지점에서 서비스형 랙(RaaS)이 등장합니다.

meetcody.ai는 비즈니스 요구에 맞는 플러그 앤 플레이 솔루션을 제공합니다. 계정을 만들고 무료로 시작하세요. 청킹, 벡터 데이터베이스 및 전체 RAG 프로세스를 처리하므로 안심하고 사용할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1. 서비스형 로깅(RaaS)이란 무엇인가요?

RaaS(서비스형 검색 엔진)는 비즈니스의 전체 검색 증강 생성 프로세스를 처리하는 종합 솔루션입니다. 여기에는 데이터 청크, 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장, 쿼리에 대한 관련 데이터를 검색하기 위한 시맨틱 검색 관리가 포함됩니다.

2. 청킹은 RAG 프로세스에서 어떻게 도움이 되나요?

청크는 대규모 비즈니스 문서를 LLM의 컨텍스트 창에 맞게 관리하기 쉬운 작은 조각으로 분할합니다. 이러한 세분화를 통해 LLM은 시맨틱 검색을 사용하여 관련 정보를 보다 효율적으로 처리하고 검색할 수 있습니다.

3. 벡터 데이터베이스란 무엇이며 왜 중요한가요?

벡터 데이터베이스는 비즈니스 데이터의 숫자 표현(임베딩)을 저장합니다. 이러한 임베딩을 통해 쿼리 시 의미적으로 유사한 데이터를 효율적으로 검색할 수 있으므로 LLM에서 정확하고 관련성 있는 응답을 보장할 수 있습니다.

RAG-as-a-Service의 강력한 기능을 활용하여 쉽고 효율적으로 RAG를 비즈니스에 통합하세요. 지금 meetcody.ai를 시작하고 고급 생성 AI 솔루션으로 워크플로를 혁신하세요.

Anthropic의 도구 시작하기

업무에 LLM을 사용하는 가장 큰 장점은 다용도로 활용할 수 있다는 점입니다. LLM은 텍스트 생성을 위한 API로 작동하거나 비정형 데이터를 정리된 형식으로 변환하는 등 다양한 용도에 맞게 특정 방식으로 프롬프트할 수 있습니다. 많은 사람들이 이메일을 작성하거나 AI와 장난스러운 토론을 벌이는 등 일상적인 업무에서 ChatGPT를 사용합니다.

‘GPT’라고도 하는 플러그인의 아키텍처는 응답과 쿼리에서 키워드를 식별하고 관련 기능을 실행하는 것을 중심으로 이루어집니다. 이러한 플러그인을 사용하면 외부 애플리케이션과 상호 작용하거나 사용자 지정 기능을 트리거할 수 있습니다.

OpenAI가 작업 실행을 위한 외부 함수 호출을 지원하는 데 앞장섰다면, 최근 Anthropic은 ‘도구 사용’이라는 향상된 기능을 도입하여 이전의 함수 호출 메커니즘을 대체했습니다. 이 업데이트된 버전은 XML 태그 대신 JSON을 활용하여 개발을 간소화합니다. 또한 클로드 3 오푸스는 특정 시나리오에서 특히 가치 있는 200만 토큰의 더 큰 컨텍스트 창으로 GPT 모델보다 유리합니다.

이 블로그에서는 ‘도구 사용’의 개념을 살펴보고, 그 기능에 대해 논의하며, 시작하기 위한 지침을 제공합니다.

‘도구 사용’이란 무엇인가요?

Claude는 외부 클라이언트 측 도구 및 기능과 상호 작용할 수 있는 기능을 갖추고 있어 더 다양한 작업을 위한 사용자 지정 도구를 Claude에 장착할 수 있습니다.

Claude와 함께 도구를 사용하는 워크플로우는 다음과 같습니다:

1. 클로드에게 도구와 사용자 프롬프트 (API 요청)를 제공합니다.
   • 클로드가 선택할 수 있는 도구 세트를 정의합니다.
   • 텍스트 생성 프롬프트에 사용자 쿼리와 함께 포함하세요.
2. Claude가 도구를 선택합니다.
   • Claude는 사용자 프롬프트를 분석하고 사용 가능한 모든 도구와 비교하여 가장 관련성이 높은 도구를 선택합니다.
   • LLM의 ‘사고’ 프로세스를 활용하여 관련 도구에 필요한 키워드를 식별합니다.
3. 응답 생성 (API 응답)
   • 프로세스가 완료되면 선택한 도구 및 매개변수와 함께 사고 프롬프트가 출력으로 생성됩니다.

이 프로세스에 따라 선택한 함수/도구를 실행하고 필요한 경우 출력을 활용하여 다른 응답을 생성합니다.

도구의 일반 스키마

이 스키마는 함수 호출 프로세스에 대한 요구 사항을 LLM에 전달하는 수단으로 사용됩니다. 직접 함수를 호출하거나 자체적으로 어떤 동작을 트리거하지 않습니다. 도구를 정확하게 식별하려면 각 도구에 대한 자세한 설명을 제공해야 합니다. Properties 는 나중에 함수에 전달될 매개변수를 식별하는 데 사용됩니다.

데모

이제 웹을 스크래핑하여 주식의 가격을 찾는 도구를 만들어 보겠습니다.

도구 스키마

scrape_website 도구에서 사용자 프롬프트에서 웹사이트의 URL을 가져옵니다. stock_price 도구의 경우, 사용자 프롬프트에서 회사 이름을 식별하고 이를 와이파이낸스 티커로 변환합니다.

사용자 프롬프트

봇에게 각 도구에 대해 하나씩 두 개의 쿼리를 요청하면 다음과 같은 결과가 나옵니다:

사고 과정에는 각 쿼리에 맞는 올바른 도구를 정확하게 선택하고 도구 설명에 설명된 대로 필요한 변환을 실행하기 위해 LLM이 취한 모든 단계가 나열되어 있습니다.

관련 도구 선택

조건에 따라 관련 기능을 트리거하는 몇 가지 추가 코드를 작성해야 합니다.

이 함수는 LLM 응답에서 검색된 도구 이름을 기반으로 적절한 코드를 활성화하는 역할을 합니다. 첫 번째 조건에서는 도구 입력에서 얻은 웹사이트 URL을 스크랩하고, 두 번째 조건에서는 주식 시세를 가져와서 yfinance 파이썬 라이브러리로 전달합니다.

함수 실행하기

select_tool() 함수에 ToolUseBlock 전체를 전달하여 관련 코드를 트리거합니다.

출력

1. 첫 번째 프롬프트
2. 두 번째 프롬프트

이 데모의 전체 소스 코드를 보려면 이 노트북을 참조하세요.

몇 가지 사용 사례

Claude의 ‘도구 사용’ 기능은 LLM의 활용성을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 제공된 예제는 기본적인 기능이지만 기능 확장을 위한 기초 역할을 합니다. 다음은 실제 적용 사례입니다:

어제 @AnthropicAI가 도구 사용 베타 버전을 출시했습니다!

실제로 문제를 해결할 수 있는 고객 서비스 봇을 구축한 예는 다음과 같습니다!

사람들이 또 어떤 작품을 만들지 기대됩니다! https://t.co/Xmi7pnwouS pic.twitter.com/T5bE4peexR

– 에릭 슐런츠 (@ErikSchluntz) April 5, 2024

더 많은 사용 사례를 확인하려면 Anthropic의 공식 리포지토리(
에서
.

Hugging Face는 머신 러닝 커뮤니티에서 빠르게 인기 있는 플랫폼으로 자리 잡았으며, NLP, 컴퓨터 비전 등을 위한 광범위한 도구와 모델을 자랑합니다. 가장 인기 있는 서비스 중 하나는 개발자가 머신러닝 애플리케이션과 데모를 공유할 수 있는 협업 플랫폼인 허깅 페이스 스페이스입니다. 이러한 ‘공간’을 통해 사용자는 모델과 직접 상호작용하며 최첨단 AI 기술을 직접 체험할 수 있습니다.

이 글에서는 2024년에 주목해야 할 허깅 페이스 스페이스 5가지를 소개합니다. 이러한 각 공간은 오늘날의 AI 모델의 막강한 성능을 활용하는 고유한 도구 또는 생성기를 제공합니다. 자세한 내용을 살펴보겠습니다.

에픽리얼리즘XL

에픽리얼리즘xl은 안정된 디퓨전 에픽리얼리즘xl 모델을 사용하는 최첨단 텍스트-이미지 생성기입니다. 이 공간에서는 애플리케이션에 프롬프트, 네거티브 프롬프트, 샘플링 단계를 제공하여 멋진 이미지를 생성할 수 있습니다. 영감을 얻고자 하는 아티스트나 시각적 자료를 찾는 마케터 모두에게 epicrealismxl은 서사시처럼 사실적인 고품질 이미지 생성을 제공합니다.

Podcastify

Podcastify는 기사를 청취 가능한 오디오 팟캐스트로 변환하여 서면 콘텐츠를 소비하는 방식을 혁신합니다. 변환하려는 글의 URL을 텍스트 상자에 붙여넣고 ‘팟캐스트화’를 클릭하기만 하면 끝입니다! 새로 생성된 팟캐스트가 대화 탭에서 듣거나 볼 수 있도록 준비되어 있습니다. 이 도구는 청각 학습을 선호하는 멀티태스킹 사용자나 이동이 잦은 개인에게 적합합니다.

Dalle-3-xl-lora-v2

또 다른 뛰어난 텍스트-이미지 생성기인 dalle-3-xl-lora-v2는 악명 높은 DALL-E 3 모델을 활용합니다. 이 도구를 사용하면 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있으며, epicrealismxl과 기능이 유사합니다. DALL-E 3는 다재다능함과 창의성으로 잘 알려져 있어 다양한 애플리케이션을 위한 복잡하고 독특한 비주얼을 제작하는 데 탁월한 선택입니다.

AI 웹 스크레이퍼

AI 스크레이퍼는 코딩 기술 없이도 손끝으로 고급 웹 스크래핑 기능을 사용할 수 있습니다. 코드가 필요 없는 이 도구를 사용하면 허깅 페이스 허브에서 호스팅되는 고급 AI 모델을 사용하여 웹 콘텐츠를 쉽게 스크랩하고 요약할 수 있습니다. 원하는 프롬프트와 소스 URL을 입력하면 유용한 정보를 JSON 형식으로 추출할 수 있습니다. 이 도구는 언론인, 연구자, 콘텐츠 제작자에게 없어서는 안 될 필수 도구입니다.

AI QR코드 생성기

AI QR코드 생성기는 QR 코드를 완전히 새로운 예술적 수준으로 끌어올립니다. 이 도구는 QR코드 이미지를 초기 이미지와 제어 이미지로 모두 사용하여 제공된 프롬프트와 자연스럽게 어우러지는 QR 코드를 생성할 수 있습니다. 강도 및 컨디셔닝 스케일 매개변수를 조정하여 기능성과 아름다움을 모두 갖춘 심미적으로 만족스러운 QR 코드를 만들 수 있습니다.

결론

허깅 페이스 스페이스는 머신러닝과 AI가 빠르게 발전하고 있다는 증거입니다. 아티스트, 콘텐츠 제작자, 마케터, AI 애호가 등, 이 상위 5가지 공간은 워크플로우를 개선하고 창의력을 자극할 수 있는 다양한 도구와 생성기를 제공합니다. 2024년에도 앞서나가기 위해 이러한 공간을 살펴보세요. 2024년 상위 5가지 오픈 소스 LLM에 대해 알고 싶다면 여기에서 블로그를 읽어보세요.