OpenAI와 Anthropic이 최근 공개한 AI 모델들은 향상된 성능과 함께 매력적인 가격 경쟁력을 갖추고 있습니다. 특히 비전 처리 능력이 크게 개선되었음에도 오히려 더 저렴해진 점이 눈에 띕니다.

인공지능 기술이 날로 발전하는 가운데, OpenAI에서 또 한 번 업계를 뒤흔들 혁신적인 모델을 발표했습니다. 바로 GPT-4o 옴니(omni), AI 기술의 새로운 지평을 여는 차세대 멀티모달 모델입니다.

인공지능 모델이 어떻게 행동해야 할지에 대한 사회적 논의가 뜨겁습니다. 이런 가운데 OpenAI는 2024년 5월 8일 자사 AI 모델이 지향해야 할 행동 방식을 규정한 '모델 스펙(Model Spec)'을 공개했는데요. 모델 스펙은 AI 개발에 있어 기술적 성능 못지않게 윤리적 가치가 중요함을 일깨워주는 혁신적 시도입니다.

당신의 머릿속에 있는 수많은 지식과 아이디어, 체계 없이 흩어져 있지는 않나요? 옵시디언은 당신의 지식을 연결하고 확장하는 놀라운 도구입니다. 마치 위키피디아를 만드는 것처럼 자유롭게 노트를 작성하고, 링크를 통해 지식을 네트워크처럼 연결할 수 있죠.

GPTs와 GPT, 비슷해 보이지만 미묘하게 다른 이 두 용어. AI 기술의 발전과 함께 점점 더 자주 접하게 되는데요. 과연 GPTs와 GPT는 어떤 차이가 있을까요? 언뜻 보면 그냥 's'만 붙었다 뺐다 하는 것 같지만, 사실 두 용어는 각기 다른 개념을 내포하고 있습니다. GPTs를 효과적으로 활용하기 위해서는 GPTs와 GPT의 개념을 명확히 구분하는 것이 필요합니다. 이 글에서는 GPT와 ChatGPT의 개념을 정확히 짚어보고, GPTs의 특징과 맞춤형 GPT(Custom GPT)에 대해 알아보겠습니다.

ChatGPT는 AI 챗봇의 새로운 시대를 열었습니다. 질문에 답하고, 정보를 제공하며, 콘텐츠를 생성하고, 코드를 작성하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 무료 버전으로도 GPT-3.5 모델을 이용한 강력한 성능을 경험할 수 있지만, ChatGPT Plus로 업그레이드하면 더 많은 장점을 누릴 수 있습니다.

2022년 11월 첫 출시된 ChatGPT는 역사상 가장 빠른 성장을 보여주고 다양한 혁신을 불러일으키며 대화형 AI의 새로운 지평을 열었습니다. 처음 공개된 이래로 이 강력한 언어 모델은 전 세계 사용자들의 상상력을 사로잡았죠. 창의적인 글쓰기부터 코드 생성, 문제 해결에 이르기까지 ChatGPT의 다재다능한 능력은 개인과 기업 모두에게 엄청난 가치를 제공합니다. 하지만 ChatGPT를 사용하려는 모든 분들에게 한 가지 궁금증이 있을 것입니다. 무료 버전으로 충분할까요, 아니면 ChatGPT Plus로 업그레이드해야 할까요? 이 선택은 개인의 요구사항과 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 ChatGPT 무료 버전과 유료 버전의 주요 차이점을 깊이 있게 살펴보고자 합니다. 우리는 기능, 성능, 사용 사례 등 다양한 측면에서 이 두 가지 옵션을 비교할 것입니다. 이를 통해 여러분이 자신에게 맞는 최선의 선택을 내리는데 도움이 되길 바랍니다. ChatGPT Plus 구독이 정말 그 가치가 있을까요? 함께 알아보시죠!

급변하는 시장 환경 속에서 신속하고 정확한 시장조사는 성공적인 비즈니스 전략 수립의 핵심 요소라 할 수 있습니다.

이번에는 ChatGPT를 활용하여 시장조사의 효율성을 극대화하는 방안을 집중적으로 살펴보고자 합니다. 구체적으로는 맞춤형 ChatGPT인 '리서치 도우미 GPTs'를 활용하여 리서치 프로세스를 최적화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

최근 메타에서 오픈소스로 공개한 대형 언어 모델인 라마3(Llama 3)가 큰 화제를 모으고 있습니다. 80억 개 매개변수를 가진 8B 모델과 700억 개 매개변수를 가진 70B 모델 두 가지가 공개되었고, 400B 모델도 현재 훈련 중이라고 합니다. Llama가 가진 성능과 다양한 활용 방안들에 대해 많은 사람들이 궁금해 하고 있는데요, 이 글에서는 다양한 방식으로 라마3를 사용해보고 체험할 수 있는 방법들을 소개해드리겠습니다. 허깅페이스, 메타 AI 서비스, 로컬 PC 등에서 라마3를 활용하는 방안을 알아보시기 바랍니다.

인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 이러한 모델들의 효과를 극대화하기 위한 중요한 방법 중 하나가 바로 '프롬프트 엔지니어링'입니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델에 입력하는 텍스트를 구조화하여 더 정확하고 관련성 높은 결과를 이끌어내는 기술입니다. 이 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본부터 시작하여 고급 기술에 이르기까지 그 사용법을 총정리하고자 합니다. 특히, '생각의 사슬(Chain of Thought)' 기법을 포함하여 어떻게 이러한 기술이 LLM의 성능을 혁신적으로 향상시킬 수 있는지 알아보겠습니다.