이번에 OpenAI가 발표한 GPT-4o의 이미지 생성 기능은 단순히 “예쁜 그림”을 그리는 것을 넘어서, 정확하고 실용적인 시각적 커뮤니케이션 도구로 진화된 듯
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Tag: 딥러닝
OpenAI의 최신 모델: GPT-4.5, 무엇이 달라졌나?
최근 출시된 GPT-4.5는 OpenAI의 또다른 차세대 메인스트림의 자연어 처리 모델로, 뛰어난 창의적 작업 수행 능력과 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘
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OpenAI ‘o1’ 모델의 특징과 실제 사용 사례
오늘은 새로운 모델 OpenAI ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.
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OpenAI의 새로운 도약: 복잡한 추론을 가능케 하는 대형 언어 모델 ‘o1’ 출시
오늘은 9월 12일에 발표된 OpenAI의 새로운 대형 언어 모델 ‘o1’에 대해 자세히 소개하고자 한다. ‘o1’은 강화 학습을 통해 복잡한 추론
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Mixed Data Learning: 다양한 데이터 유형을 활용한 머신러닝
머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이
Continue reading![1 jpg [Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성 딥러닝](https://i0.wp.com/blog.deeplink.kr/wp-content/uploads/2024/06/1-jpg.webp?resize=850%2C550&ssl=1 "[Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성 - 6")
[Python 예제 코드] Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 단계별 코드 구현 가이드와 데이터의 중요성
Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그
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Retrieval-Augmented Generation(RAG): 강력한 지식 기반 응답 생성을 위한 AI 기술 소개
현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로
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멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 알고리즘과 접근법
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
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멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 협력과 경쟁
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
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멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 이란? – 기본 개념
멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.
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