Chatbots 1. ChatGPT 2. Anthropic Claude 3. Bing Chat Written content generator 4. Jasper 5. Writer // https://writer.com/ 6. Notion Spreadsheets 7. Numerous // https://numerous.ai/ Meeting recording 8. Vowel // https://www.vowel.com/ 9. Fireflies // https://fireflies.ai/ Personal productivity 10. Rewind // https://www.rewind.ai/ 11. Mem // https://mem.ai/ Audio editing 12. Descript // https://ww..

모델 간의 주요 차이점 중 하나는 컨텍스트 길이입니다. 이는 프롬프트의 길이와 완료에 포함되는 최대 토큰 수를 더한 값입니다. 표준 GPT-4 모델은 컨텍스트에 8,000개의 토큰을 제공합니다. 또한 32,000 토큰의 확장된 컨텍스트 길이 모델도 제공하며, 이는 8k 모델과 별도로 출시됩니다. * GPT-4 32K: A4 50 페이지 * GPT-4 Context_Length: 8k, 32k * Context_Length = Prompt_Length + Competion_Length 참고: https://help.openai.com/en/articles/7127966-what-is-the-difference-between-the-gpt-4-models

신경 기호 AI를 인공 일반 지능을 달성하기 위한 경로로 보고 있습니다. 머신러닝과 같은 통계적 AI의 강점을 인간과 유사한 기호적 지식과 추론 능력으로 보강하고 결합하여 진화가 아닌 AI의 혁명을 만들어내는 것을 목표로 하고 있습니다. 1980년대까지만 해도 연구자들은 딥 뉴럴 네트워크가 언젠가 자동 이미지 인식과 자연어 처리에서 어떤 역할을 할 수 있을 거라 예상했습니다. 그 비전을 따라잡는 데 필요한 데이터와 처리 능력을 축적하는 데 수십 년이 걸렸지만 마침내 우리는 여기에 도달했습니다. 마찬가지로 과학자들은 오랫동안 심볼릭 AI 시스템이 인간 수준의 이해력을 달성할 수 있는 잠재력을 예상해 왔습니다. 그리고 이제 신경망이 이를 실현할 수 있을 만큼 강력해진 시점에 도달했습니다. 저희는 원시 데이터..

인텔 랩의 새로운 로이히 2 연구용 칩은 이전 제품보다 최대 10배 성능이 뛰어나며, 오픈 소스 커뮤니티 중심의 뉴로모픽 컴퓨팅 프레임워크와 함께 제공됩니다. 최근 AI의 획기적인 발전으로 모든 규모와 폼팩터의 컴퓨팅 장치에서 인텔리전스에 대한 욕구가 커지고 있습니다. 이 새로운 인텔리전스는 데이터 센터의 추천 시스템, 자동화된 콜센터, 게임 시스템부터 자율 주행 차량과 로봇, 개인 컴퓨팅 디바이스와의 보다 직관적이고 예측 가능한 인터페이스, 긴급 상황에 즉시 대응하는 스마트 시티 및 도로 인프라에 이르기까지 다양합니다. 한편, 오늘날의 AI 기술이 성숙해짐에 따라 그 한계에 대한 명확한 시각이 생겨나고 있습니다. 심층 신경망(DNN)은 대규모 문제를 해결하기 위해 거의 무한대에 가까운 확장 능력을 보여..

ChatGPT 제로샷 텍스트 주석 성능, MTurk와 훈련된 어노테이터와 비교. ChatGPT의 정확도는 5개 작업 중 4개 작업에서 MTurk보다 뛰어납니다. ChatGPT의 인터코더 합의도는 모든 작업에서 MTurk와 훈련된 주석자 모두보다 우수합니다. 정확도는 훈련된 어노테이터와의 일치도를 의미합니다. 많은 NLP 애플리케이션은 다양한 작업을 위해 수동 데이터 주석을 필요로 합니다. 특히 분류기를 훈련하거나 비지도 모델의 성능을 평가하기 위해 수동 데이터 주석을 필요로 합니다. 복잡성의 규모와 정도에 따라 다음과 같은 방법으로 작업을 수행할 수 있습니다. MTurk와 같은 플랫폼의 크라우드 워커와 다음과 같은 숙련된 어노테이터가 수행할 수 있습니다. 연구 조교. 2,382개의 트윗 샘플을 사용해 C..

다양한 영역과 방식으로 복잡한 AI 작업을 해결하는 것은 인공 지능(AGI)을 향한 핵심 단계입니다. 다양한 도메인과 양식에 사용할 수 있는 풍부한 AI 모델이 있지만, 복잡한 AI 작업을 처리할 수는 없습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 언어 이해, 생성, 상호 작용 및 추론에서 탁월한 능력을 보여 왔다는 점을 고려할 때, 우리는 LLM이 복잡한 AI 작업을 해결하기 위해 기존 AI 모델을 관리하는 컨트롤러 역할을 할 수 있으며, 언어는 이를 지원하는 일반적인 인터페이스가 될 수 있다고 주장합니다. 이러한 철학을 바탕으로 저희는 LLM(예: ChatGPT)을 활용하여 머신러닝 커뮤니티의 다양한 AI 모델(예: 허깅페이스)을 연결하여 AI 과제를 해결하는 시스템인 HuggingGPT를 소개합니다. 구체..