프로그램 활용/인공지능(AI)40 라마2 로컬 컴퓨터에서 출처: Running Llama 2 on CPU Inference Locally for Document Q&A | by Kenneth Leung | Towards Data Science This member-only story is on us. Upgrade to access all of Medium. Member-only story Running Llama 2 on CPU Inference Locally for Document Q&A Clearly explained guide for running quantized open-source LLM applications on CPUs using Llama 2, C Transformers, GGML, and LangChain Kenneth Leung ·· 1.. 2024. 1. 17. 대학 수준의 수학 문제 해결하는 AI 출처: “수학 박사 나셨네”…대학 수준의 수학 문제 해결하는 AI < 기술 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com) MIT 연구원들이 대학 수준의 수학 문제를 순식간에 해결할 뿐만 아니라 교수가 학생을 지도하는 것처럼 솔루션을 단계별로 설명하거나 자체적으로 수학 문제를 만들 수 있는 AI 신경망 모델을 개발했다. 컴퓨터는 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 계산할 수 있지만 일반적인 지능은 부족하다. 잘 정의된 수학 문제에 직면했을 때에도 기계 학습 알고리즘은 종종 난감해진다. 심지어 간단한 고등학교 수준의 수학 문제에 대해서도 마찬가지다. 전 세계의 많은 학생들이 '대규모 공개 온라인 교육과정(MOOC)'에 등록되어 있으며, 그 중 일부 과정엔 수천 명의 학생이 동시에 참여하고 있다. 기존 교실에.. 2024. 1. 17. AI 코드 생성기 출처:https://www.unite.ai/ko/%EC%B5%9C%EA%B3%A0%EC%9D%98-AI-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%83%9D%EC%84%B1%EA%B8%B0/ 인공 지능의 부상은 코딩 및 개발 영역에 큰 영향을 미쳤습니다. AI 기반 코드 생성기는 코딩 프로세스를 간소화하고 일상적인 작업을 자동화하며 코드 스니펫을 예측하고 제안하는 데 도움이 됩니다. 아래에서 최고의 AI 코드 생성기, 고유한 기능 및 프로그래밍 경험을 혁신할 수 있는 방법을 제시합니다. 1. GitHub 부조종사 GitHub Copilot이란 무엇입니까? OpenAI와 공동으로 GitHub에서 개발한 GitHub Copilot은 AI 기반 프로그래밍 지원의 다음 단계를 나타냅니다. 이 도구는 개발자가 빠른.. 2024. 1. 17. 상업적 이용가능한 LLM 프로젝트들 5가지 출처: https://www.youtube.com/watch?v=4DgdLSCx78Q 2024. 1. 13. Vector Database 출처: https://news.hada.io/topic?id=9147 ▲ Vector Database란? (pinecone.io) 21P by xguru 6달전 | favorite | 댓글과 토론 AI 어플리케이션들은 Vector Embeddings에 의존 임베딩은 AI 모델에 의해 생성되며, 많은 수의 속성/피쳐가 있어서 관리하기가 어려움 AI 및 ML에서 이 피쳐들은 패턴, 관계 및 기본 구조를 이해하는데 필수적인 데이터의 다양한 디멘젼들을 표현 Pinecone 같은 벡터DB는 이런 임베딩 데이터를 최적화 하여 보관하고 쿼리하기 위해 특화된 DB 벡터DB를 통해서 AI에 시맨틱 정보 검색, 장기 메모리 등의 고급 기능들을 구현 가능 임베딩 모델을 통해서 인덱싱할 콘텐츠의 벡터 임베딩을 생성 벡터 임베.. 2023. 11. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
