올거나이즈, 기업 생산성을 혁신하는 LLM Enabler

기업용 B2B AI Alli 고객 사례와 AI 기술 트렌드를 알려드립니다

기업용 금융 특화 LLM 모델 만들기 (1)- 필요성과 RAG
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기업용 금융 특화 LLM 모델 만들기 (1)- 필요성과 RAG

기업용 산업 특화 LLM 모델이 꼭 필요할까요? 오픈AI의 GPT-4를 쓰면 되는 게 아닐까요? 올거나이즈의 신기빈 CAIO가 알리 파이낸스 LLM(기업용 금융 특화 LLM)을 만들면서 해왔던 고민과 학습 전략에 대해 노하우를 공유합니다. RAG, 프롬프트 엔지니어링 외에도 기업이 산업 특화 LLM을 어떻게 잘 써야할지 인사이트를 얻으실 수 있습니다.
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맥킨지의 ✅2023 인공지능 현황 보고서 요약, 생성AI 이슈는 '부정확성'

맥킨지의 ✅2023 인공지능 현황 보고서 요약, 생성AI 이슈는 '부정확성'

맥킨지의 2023 인공지능 현황 보고서(The state of AI in 2023)가 발표되었습니다. 부제가 '생성AI의 획기적인 도약(Generative AI’s breakout year)'인데요. 작년 보고서와 다르게 기업이 AI를 도입할 때 가장 우려하는 것이 사이버 보안이 아닌 '부정확성'으로 바뀌었습니다. 생성AI의 환각을 대비한 기업용 AI 솔루션에 대한 수요가 폭발적으로 급증할 것으로 보입니다.
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a16z가 본 B2B AI의 핵심- '정보의 생성' 아닌 '정보의 합성'
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a16z가 본 B2B AI의 핵심- '정보의 생성' 아닌 '정보의 합성'

앤드리슨 호로위츠는 B2B 생성AI가 '정보의 생성'에서 '정보의 합성'으로 초점이 이동할 것으로 봅니다. 비용-편익 측면에서 정보의 합성으로 인사이트를 도출하는 것이 기업 생산성 혁신에 도움이 될 것이라는 예측이죠. 또한 23년 하반기~24년 LLM 기술 혁신은 외부 툴을 자유자재로 붙이는 것에 있다고 보고 있습니다.
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세콰이어캐피털 LLM 리포트 3줄 요약-오픈AI 사용 91%, 핵심은 벡터 DB
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세콰이어캐피털 LLM 리포트 3줄 요약-오픈AI 사용 91%, 핵심은 벡터 DB

세콰이어 캐피털이 LLM 스택 리포트를 냈습니다. 88% 기업이 LLM 스택의 핵심이 벡터 DB 등 검색 메커니즘이 될 거라고 봤는데요. 벡터 DB 선두 주자 파인콘은 기업 가치가 7억 5천만 달러(1조원)에 달합니다. 응답 기업들이 원하는 건 결국 기업 맞춤형 AI인데, 구축 방법론 세 가지와 효율적인 방법에 대해 알려드립니다.
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올거나이즈는 자연어 인지검색 솔루션을 만들면서 AI 업계 동향과 기술 트렌드를 열심히 공부하고 있습니다. 올거나이즈가 살펴보고 있는 리포트와 뉴스 등을 여러분께도 같이 공유하려고 합니다. Alli를 정말 잘 활용하고 계신 고객들의 사례도 직접 취재해 알려드릴게요. 2주에 한번씩, 여러분께 소식 전하려고 합니다.
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