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- 7/28(Tue) Noam Shazeer 특히 대규모 언어모델(LLM)의 발전에 큰 영향을 준 인물로 평가받습니다. 주요 경력 * Google에서 오랫동안 AI 연구를 수행했습니다. * 2017년 Transformer 논문 Attention Is All You Need의 공동 저자입니다.
- Reading for Photography History in the Trans-Atlantic World - Kelsey I have to begrudgingly admit that Kelsey's writing is a model, so plainspoken without pompous decorations so typical of writings of LLM these days...
- PRD Critique Write it yourself first, then ask an LLM "where is this weak, what would a skeptical PM ask?"
- AI 투자 전략의 한계와 현실: 시장을 이기는 AI는 아직 멀었다 이 글은 The Wall Street Journal의 기사 "Is AI good at stock-market timing? A new study casts doubt"을 번역해 옮긴 것으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 시장 수익률을 능가하는 데 있어서 한계가 있다는 내용을 다루고 있습니다.
- 애플, 'OpenClaw' 대항할 자체 에이전트 AI 시스템 구축 가능성 operates iPhone, iPad, and Mac software on the user's behalf, as executives hint that Siri's newly rebuilt LLM architecture is extensible while still framing agentic computing as experimental.
- NVIDIA GTC 정리- 5편 Anouncing NVIDIA Agent Toolkit for Enterprise AI Agent Toolkit for Enterprise AI 설명 - Agent: application - LLM: code로 만들어진 뇌(Brain) - HARNESS: operation Cuda-X 라이브러리 - run time: is fully optimized by NVIDIA 플랫폼 2.
- AI Basic - 트랜스포머와 LLM학습 2022년 말 챗 GPT의 등장 이후 대규모 언어 모델(LLM)은 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나로 자리 잡았다. 트랜스포머와 LLM학습 트랜스포머 아키텍처의 핵심은 논문의 제목[Attention is All you need]에서 알 수 있듯이 핵심은 ‘어텐션’이다.
- AI 강의 AI New Earth Community New Earth Community 02) 개론 AI INDUSTRY TRENDS 03) 어휘정의 Most People Think AI Is One Tool 04) 용어해설 AI, AGENT, AGENTIC,TOOL, PROMPT LLM 05) 문자(대본) deepR&Dcloud : 네이버 블로그 06) 보이스
- [nia] LLM의 기계적 해석가능성 (2/4) 트랜스포머 기술의 이해 정적 워드 임베딩의 한계를 극복하고 문맥에 따른 동적인 의미 표현을 구현하기 위해 등장한 것이 현대 LLM 의 근간을 이루는 트랜스포머 (Transformer ) 아키텍처이다. 2017년 Vaswani 연구팀이 발표한 논문 “Attention Is All You Need”를 통해 처음 제안된 트랜스포머는 기존의 순차적 데이터 처리 방식에
- AI 시대의 미디어: 이야기의 시대에서 데이터의 시대로 **"AI 시대에 뉴스는 곧 데이터(News is data in AI world)"**라는 선언이다. 수백 년간 언론은 '저널리즘'과 '스토리텔링'의 영역에 머물러 왔다. 이제 뉴스는 인간이 읽고 느끼는 '글'을 넘어, 거대 언어 모델(LLM)이 섭취하고 분석하며 새로운 가치를 생성해내는 '고품질의 디지털 연료료&#x.......
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