대형 언어 모델 (LLM)과 교육에서의 실제적인 응용

대형 언어 모델 (LLM)과 교육에서의 실제적인 응용

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세 줄 요약

이 비디오는 대형 언어 모델 (LLM)과 교육에서의 실제적인 응용에 대해 논의하며, 세 가지 일반적으로 사용되는 LLM인 OpenAI의 Chat GPT, Microsoft의 Bing, 그리고 Google의 Bard를 소개합니다.

  • 💡 대형 언어 모델 (LLM)은 AI 도구를 구동하는 기본 모델이며, 다양한 작업에 직접 사용될 수 있습니다.

  • 💡 LLM의 강점은 각각의 기능과 인터페이스에 대해 논의하며, Bing의 인터넷 연결 및 이미지 생성 능력을 강조합니다.

  • 💡 LLM의 한계와 부정확한 정보 생성에 대해 경고하며, 사용자들이 LLM의 능력과 한계를 이해하기 위해 실제 경험을 쌓는 것을 권장합니다.


요약

이 비디오는 대형 언어 모델 (LLM)과 교육에서의 실제적인 응용에 대해 논의합니다. 발표자들은 OpenAI의 Chat GPT, Microsoft의 Bing 및 Google의 Bard와 같이 세 가지 일반적으로 사용되는 LLM을 소개합니다. 그들은 LLM이 많은 AI 도구를 구동하는 기본 모델이며 다양한 작업에 직접 사용될 수 있다고 설명합니다. 그들은 Bing의 인터넷 연결 및 이미지 생성 능력과 같은 각 LLM의 장점을 강조하고 그들의 다른 기능과 인터페이스에 대해 논의합니다.


발표자들은 또한 LLM의 강점과 한계를 이해하는 것의 중요성에 대해 언급합니다. 그들은 LLM이 실수를 할 수 있고 심지어 "환각"을 일으킬 수 있는 가능성이 있는 부정확한 정보를 만들어 낼 수 있다고 설명합니다. 그들은 LLM 출력물을 비판적으로 평가하는 필요성을 강조하며 LLM을 특정 분야의 전문가로서 작동하는 것을 기대하지 말라고 경고합니다. 그들은 사용자들이 LLM의 능력과 한계를 이해하기 위해 실제 경험을 쌓는 것을 권장합니다. 비디오는 LLM을 효과적으로 원하는 작업에 대한 프롬프트로 사용하기 위해 사용자들이 연습하는 것을 장려하며 마무리됩니다.



내용

이 두 번째 비디오에서 연설자는 기초 모델의 개념과 인공지능에서의 중요성을 소개합니다. 그들은 기초 모델이 대부분의 인공지능 도구가 구축된 핵심 언어 모델임을 설명합니다. 연설자는 OpenAI의 Chat GPT (3.5 및 4.0 버전), Microsoft의 Bing 및 Google의 Bard와 같은 세 가지 일반적으로 사용되는 도구를 언급합니다. 이들은 유일한 대형 언어 모델은 아니지만 현재 가장 인기 있고 성공적인 모델들이라고 언급합니다. 연설자는 또한 이러한 모델들을 직접 액세스하거나 API를 통해 사용할 수 있다고 언급합니다.

연설자는 OpenAI의 Chat GPT에 대해 논의하며, 이 모델은 3.5 버전과 4.0 버전 두 가지가 있습니다. 그들은 이러한 모델들이 프롬프트나 지시에 대한 인터넷 연결이 필요하지 않다고 설명합니다. 연설자는 이 모델들이 글쓰기, 코딩, 데이터 분석과 같은 다양한 작업에 사용될 수 있다고 언급합니다. 그들은 또한 모델들이 명확한 지시와 함께 가장 잘 작동하며, 웹 브라우징 및 코드 생성과 같은 추가 기능이 있는 GPT-4의 다른 버전들도 있다고 언급합니다.

연설자는 인터넷에 연결된 다른 도구로 Microsoft의 Bing을 소개합니다. 그들은 Bing에서 사용 가능한 세 가지 모드인 정확 모드, 균형 모드 및 창의적 모드를 언급합니다. 연설자는 GPT-4를 기반으로 한 강력한 모델을 가진 창의적 모드를 사용하는 것을 권장합니다. 그들은 Bing이 검색, 이미지 생성 및 문서 작업을 수행할 수 있다고 설명합니다. 또한 Bing이 169개 국가에서 접근 가능하고 사용 가능하다고 언급합니다.

연설자는 Google의 Bard에 대해 논의하며, Palm 1과 Palm 2와 같은 다른 기초 모델을 활용한다고 설명합니다. 그들은 Bard가 프롬프트에 대한 단일 응답을 제공하며 다른 모델보다 일반적으로 빠르다고 언급합니다. 연설자는 Bard가 초안 보기, 문서 또는 이메일로 내보내기 옵션을 제공하며 대화의 다른 버전을 제공한다고 설명합니다. 그들은 Bard가 빠르게 발전하고 앞으로 다른 모델들과 같은 능력을 갖출 수도 있다고 언급합니다.

연설자는 인공지능 모델의 강점과 약점에 대해 논의합니다. 그들은 인공지능 모델이 글쓰기, 분석, 창의성, 코딩 및 데이터 작업과 같은 인간 관련 작업에 능숙하다고 설명합니다. 그들은 모델에 명확한 지시를 제공하는 것의 중요성을 강조합니다. 연설자는 또한 인공지능의 한계에 대해 경고하며, 잘못된 정보나 오도독한 정보를 생성할 수 있는 가능성을 언급합니다. 그들은 사용자들이 결과를 비판적으로 평가하고 각 모델의 강점과 약점을 인식해야 한다고 조언합니다.

연설자는 사용자들이 인공지능 모델의 기능과 한계를 이해하기 위해 연습하도록 장려합니다. 그들은 다가오는 비디오에서 인공지능 모델에 프롬프팅하는 기술을 제공할 것이라고 언급합니다. 연설자는 인공지능의 강점과 약점을 인식하고 시스템을 효과적으로 사용하는 필요성을 강조합니다.


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