파이썬 Transformer(트랜스포머) #1 – 감정 분석부터 Self-Attention
자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 기계가 이해하고 생성하는 기술로, Transformer(트랜스포머) 모델의 등장은 이런 자연어 처리 기술을 매우 고도화할 수 있게 만들었어요.이번 글에서는 Transformer의 이론적 배경, 핵심 구성 요소, Hugging Face 플랫폼과의 …
OpenAI API로 구현하는 AI Agent, GPT-4o와 Function Tool 활용
최근 생성형 인공지능과 관련하여 AI Agent(인공지능 에이전트)라는 단어가 자주 등장하고 있습니다. 이는 사용자의 요청을 받아서 내용을 분석 및 판단하여 스스로 적절한 작업을 수행하는 인공지능이라 할 수 있습니다. 즉, 진정한 개인 …
DeepSeek-R1 vs. Grok3, AI 추론 능력 극대화 vs 자연스러운 대화
최근에도 Openai의 GPT를 긴장하게 만드는 새로운 인공지능 모델이 속속 출현하고 있습니다. 오늘은 일론 머스크의 인공지능 스타트업 xAI의 Grok3 모델과 중국의 DeepSeek-R1의 기술적 차이점과 의미를 분석하여 정리해 보겠습니다. DeepSeek-R1과 Grok3의 차이점 …
Llama3.2 3b 범용 모델과 파생 모델 비교 그리고 fp16
오늘은 지난 글에 이어서 llama3.2 3b의 범용 모델 뿐만 아니라 두 가지 파생 모델에 대해서 알아보려 합니다. Llama3.2는 기본적으로 범용 모델입니다. 이는 다양한 작업을 다룰 수 있도록 훈련된 기본 모델로, …
LangChain으로 Llama 3.1 AI 모델의 자연어 처리 능력 향상하기
오늘은 LangChain을 이용해서 llama 3.1의 부족한 부분을 보완하는 기능을 구현해 보도록 하겠습니다. 물론, LangChain의 개념과 특징에 대해서도 당연히 정리해 보도록 하겠습니다. LangChain과 Llama 3.1 Meta의 Llama 3.1이 발표된 후 우리는 …