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[올거나이즈] 금융 전문 LLM 리더보드 및 테스트 데이터 셋 공개
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[올거나이즈] 금융 전문 LLM 리더보드 및 테스트 데이터 셋 공개

올거나이즈가 금융 전문 LLM 리더보드와 테스트 데이터셋을 공개했습니다. 이를 통해 금융권 고객들이 자신의 업무에 적합한 LLM 모델을 효율적으로 평가할 수 있게 되었습니다. 금융 LLM 리더보드는 금융 용어와 복잡한 추론에 특화된 한국어 LLM의 성능을 평가하며, 테스트 데이터셋은 금융 문서 이해, 수식 계산, 표/차트 분석 등에 특화되어 있습니다. 금융 기업들이 LLM 도입 시 효율적인 성능 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다.
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[세미나] 금융권 AI 도입의 핵심 전략과 구축 사례(MS, SKT)
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[세미나] 금융권 AI 도입의 핵심 전략과 구축 사례(MS, SKT)

기업용 생성형 AI의 강자 마이크로소프트, SK텔레콤과 올거나이즈가 금융권 AI 도입 실무자 및 임직원을 위한 실제 사례를 발표합니다. 생성형 AI 기술 트렌드 및 금융 분야 적용 전략, 금융권 생성형 AI 프로젝트 성공을 위한 핵심 전략, 생성형 AI 금융권 적용 사례 및 고려 사항을 들으실 수 있습니다.
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[AI 트렌드 전망] 24년 생성AI 핵심은 생산성: 딜로이트/이코노미스트 보고서 요약
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[AI 트렌드 전망] 24년 생성AI 핵심은 생산성: 딜로이트/이코노미스트 보고서 요약

2024년 AI 트렌드를 정리해봤습니다. 트렌드코리아 2024, IT 트렌드 2024, 이코노미스트와 딜로이트의 2024 전망 보고서까지 골고루 다뤘는데요. 24년 생성AI의 핵심은 생산성, 현실화, 업무 효율화입니다. 실제 기업 현장에서 생성AI가 만들어낼 임팩트를 살펴보세요. 2024년 연간 계획 수립에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
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오픈AI 샘 알트먼 해고 후 72시간 요약 정리-구글/앤트로픽/MS 중 승자는?🍿
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오픈AI 샘 알트먼 해고 후 72시간 요약 정리-구글/앤트로픽/MS 중 승자는?🍿

오픈AI가 샘 알트먼을 해고하면서 엄청난 후폭풍을 맞고 있습니다. 해고 5분 전에야 소식을 알았던 마이크로소프트는 빠르게 샘 알트먼과 그렉 브록먼을 AI 리서치팀으로 고용했고, 오픈AI 투자자들은 알트먼이 복귀하지 않을 경우 이사회를 고소할 준비를 하고 있습니다. 주말 동안 오픈AI 고객사들은 구글과 앤트로픽, MS에 연락해 이동 가능성을 타진했습니다. 72시간의 반전 드라마를 간단히 요약해 드리고, 마이크로소프트와 앤트로픽, AI 투자자들의 동향을 공유해 드립니다.
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오픈AI GPT-4 터보+어시스턴트 API+GPT 스토어가 압살할 AI 생태계 정리🥶
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오픈AI GPT-4 터보+어시스턴트 API+GPT 스토어가 압살할 AI 생태계 정리🥶

오픈AI의 첫 개발자 컨퍼런스에서 다양한 기능들이 발표되었습니다. 더 싸고 더 빠르고 강력해진 GPT-4 터보, 무한 스레드를 제공하는 어시스턴트 API, 누구나 GPT를 만들어 수익을 낼 수 있는 GPT 스토어까지 전방위적인 업데이트가 있었는데요. 무늬만 AI였던 서비스들이 두려움에 떨고 있습니다. 화려하고 복잡한 랭체인과 GPT에 단순 기능을 더했던 스타트업들은 앞날이 불투명합니다.
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오픈AI의 retrieval은 못하는데 올거나이즈는 잘하는 것? - 복잡한 표에서 답 찾기
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오픈AI의 retrieval은 못하는데 올거나이즈는 잘하는 것? - 복잡한 표에서 답 찾기

오픈AI가 어시스턴트 API의 툴로 retrieval 기능을 통해 파일을 업로드해 답을 찾는 것을 선보였습니다. 올거나이즈는 오픈AI의 발표 전부터 RAG 기능을 제품에 적용했고, RAG에 사용자 피드백을 반영하는 등 실제 사용 고객을 위한 장치를 마련해 두었는데요. 오픈AI vs. 올거나이즈, 복잡한 표에서 답을 잘 찾는 솔루션은 무엇이었을까요? 비교해서 바로 보여드립니다.
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[🇯🇵일본 특별판] 일본 기업 AI 도입 현황 조사+소프트뱅크 일본어 특화 LLM 개발 소식
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[🇯🇵일본 특별판] 일본 기업 AI 도입 현황 조사+소프트뱅크 일본어 특화 LLM 개발 소식

일본 디지털청이 마이크로소프트와 손을 잡고 AI에 200만 달러 이상을 쓸 예정입니다. 일본 정부는 오픈AI가 아니라 왜 MS를 선택했을까요? 소프트뱅크가 AI에 투자한 금액이 1,400억 달러 이상인데 AI에서 존재감이 흐릿합니다. 이제 일본어 특화 LLM 개발에 뛰어든다고 하는데요. 소뱅이 이번에는 성공할 수 있을까요?
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기술 출시에서 '고객 중심'으로, 생성AI 2막 전략 로드맵 6️⃣단계
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기술 출시에서 '고객 중심'으로, 생성AI 2막 전략 로드맵 6️⃣단계

세콰이어캐피털의 '생성AI의 2막'은 생성AI가 '기술 출시' 단계에서 이제 '고객 중심'의 2막으로 진입하는 단계라고 분석하고 있습니다. 이제 실질적인 비즈니스 임팩트를 이끌어낸 사례가 중요해지고 있는데요. 석유 및 가스 산업, 헬스 산업에서 생성AI가 어떤 영향을 미치고 있는지 아람코와 엔비디아의 사례를 공유합니다. 기존 빅데이터 분석, 머신러닝과 다르게 생성AI는 반복적인 워크플로우 자동화, 거대 데이터에서 인사이트 도출 및 보고서의 빠른 생성 등의 차별화 지점을 보여주고 있습니다.
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메타의 메타버스 부활, "AI OOOO 챗봇" 수십 개 출격 준비중🤖
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메타의 메타버스 부활, "AI OOOO 챗봇" 수십 개 출격 준비중🤖

메타 커넥트 2023에서 주목해야 할 발표는 퀘스트3도 있지만, AI 챗봇입니다. 라마2 공개로 자신감이 붙은 메타가 다음 먹거리로 '페르소나 챗봇' 수십 대를 출격 준비중입니다. AI 페르소나 챗봇 출시의 목적은 무엇일까요? 세 가지입니다. 메타버스 부활, 사용자 확대, 개인 데이터 확보입니다. 이미 레드 오션이 되어가는 페르소나 챗봇에서 메타가 승리할 수 있을까요?
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🇨🇳중국 AI 현황 총정리. 바이두, 텐센트, 화웨이🆚오픈AI, 구글, 애플. 승자는?
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🇨🇳중국 AI 현황 총정리. 바이두, 텐센트, 화웨이🆚오픈AI, 구글, 애플. 승자는?

바이두가 중국판 챗GPT 어니봇을 8월 30일 공개했습니다. 출시 19시간만에 100만 명의 사용자를 모았다고 하는데요. 오픈AI의 챗GPT는 100만 명까지 5일 걸렸죠. 텐센트는 자체 개발 LLM 훈위안을, 화웨이는 메이트 60 프로를 출시했습니다. 중국 빅테크들의 연이은 출시에 MS, 구글, 애플은 어떻게 영향을 받았을까요? 오늘은 중국 AI, LLM 현황을 정리하고 미중 테크 냉전을 짚어봤습니다.
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오픈AI 기업용 챗GPT 이제서야? MS는 등 돌리고 메타는 코웃음 친다는데💦
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오픈AI 기업용 챗GPT 이제서야? MS는 등 돌리고 메타는 코웃음 친다는데💦

오픈AI가 기업용 챗GPT를 내놨습니다. 승부수는 보안 강화에 있는데요. 그 사이 마이크로소프트는 오픈소스 진영 대표주자 데이터브릭스와 손을 잡았고, 메타는 음성과 영상 생성AI 시장으로 확장하고 있습니다. 오픈AI의 기업용 챗GPT가 파장을 일으킬 수 있을까요? 오픈AI를 둘러싼 경쟁 구도 현황을 살펴봤습니다.
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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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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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