텍스트 지시에 따른 현실적이고 상상력 있는 비디오 생성
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대규모 언어 모델 (LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 인공 지능 모델로, 인간과 유사한 텍스트를 생성하기 위해 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다. 이러한 모델은 인상적인 정확도와 유창성으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 능력으로 최근 몇 년간 상당한 주목을 받고 있습니다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Sora | 텍스트 지시에 따른 현실적이고 상상력 있는 비디오 생성 | 소라를 사용하려면 원하는 장면을 설명하는 텍스트 지시를 제공하고, 소라가 해당 지시에 따라 비디오를 생성합니다. | |
YesChat | Claude 2의 대형 언어 모델과 대화하기 | YesChat을 사용하려면 웹사이트에 가입한 후 Claude 2와 대화를 시작하면 됩니다. 위치 제한은 없으며 사용자는 자유롭고 무제한적인 대화를 할 수 있습니다. | |
YesChat.ai | 이미지 품질 향상 | ChatGPT4V GPT-4V를 사용하려면 ChatGPT-Plus의 유료 멤버십에 가입해야 합니다. 이 구독에는 웹사이트 및 스마트폰 앱을 통해 이미지를 업로드할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다. 앱을 통해 한 번에 여러 이미지를 업로드하고 이미지의 특정 영역을 강조하여 분석하는 것도 가능합니다. Dalle 3 Dalle 3를 사용하려면 YesChat.ai에서 무료 계정을 등록할 수 있습니다. YesChat.ai는 모든 국가의 사용자에게 Dalle 3를 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성할 수 있습니다. Claude 2 AI Claude 2에 접근하는 가장 좋은 방법은 YesChat.ai를 통해 접속하는 것입니다. YesChat.ai에서 무료 계정을 등록하여 바로 Claude 2를 사용할 수 있습니다. YesChat.ai는 모든 국가의 사용자에게 Claude 2에 접속할 수 있는 서비스를 제공합니다. | |
DREAMPRESS | 자신이 주인공인 이야기를 작성합니다. | 무제한 플랜 10달러/월 연간 정기 결제 무제한 이야기 생성 | A.I. 이야기 작가와 함께 직접 개인 맞춤형 이야기를 만들어보세요. |
라이트닝 AI | 라이트닝 AI는 PyTorch와의 원활한 통합, 분산 컴퓨팅을 통한 효율적인 훈련, 자동 체크포인팅 및 로깅, 실험 추적, 훈련한 모델의 쉬운 배포 등을 포함한 여러 가지 핵심 기능을 제공합니다. | 라이트닝 AI를 사용하려면 웹사이트에 계정을 생성하여 시작할 수 있습니다. 로그인한 후에 데이터셋을 업로드하고, PyTorch를 사용하여 모델 아키텍처를 정의하고, AI 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 훈련 과정을 관리하고 모델 성능을 모니터링할 수 있습니다. | |
Arize AI | 모니터 대시보드 | 모델을 모니터링하고 문제를 해결하며 기계 학습 및 LLM 모델을 평가하는 방법 | |
클로드ai.ai | 전 세계적인 원활한 대화 경험 | 클로드ai.ai를 사용하려면 웹사이트를 방문하여 Claude 2 AI와 대화하면 됩니다. 텍스트를 입력하거나 질문을 하고, 분석을 위해 파일을 업로드하고, 텍스트 처리, 프로그래밍 작업, 창작 작성, 데이터 분석, 대용량 텍스트 처리 및 요약 등의 기능을 활용할 수 있습니다. | |
퍼스널.ai | 고유한 개인 언어 모델 생성 | 퍼스널.AI를 사용하려면 개인이나 브랜드는 고유한 데이터를 사용하여 AI를 훈련시켜 개인 언어 모델을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 제공된 채팅 라운지를 통해 개인 AI와 상호 작용하거나 자신의 앱과 플랫폼에 통합할 수 있습니다. | |
OpenAI Sora | 텍스트 대 비디오 생성 | OpenAI Sora를 사용하려면 텍스트 지침을 입력하면 Sora가 입력에 기반한 비디오를 생성합니다. | |
ChatGPT | 고급 언어 생성 | ChatGPT 웹사이트의 챗 페이지를 열고 원하는 언어를 선택하세요. 텍스트 상자에 프롬프트나 질문을 입력하고 Enter 또는 Send를 눌러 대화를 시작하세요. 텍스트 상자 아래에 ChatGPT가 생성한 응답을 읽으세요. 또 다른 프롬프트나 질문을 입력하고 Enter 또는 Send를 눌러 대화를 계속하세요. 기어 아이콘을 사용하여 응답 길이나 출력 스타일 등 채팅 설정을 사용자 정의할 수 있습니다. 대화를 종료하려면 탭이나 창을 닫으세요. |
의료: LLM은 의료 기록을 분석하고 임상 의사 결정을 지원하며 환자 보고서를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
금융: LLM은 금융 예측, 위험 평가 및 고객 서비스 챗봇을 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
교육: LLM은 개인화된 학습 콘텐츠 작성, 학생 에세이 평가 및 과외 지원에 사용될 수 있습니다.
마케팅: LLM은 제품 설명을 생성하고 고객 피드백을 분석하며 타겟 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
대규모 언어 모델에 대한 사용자 리뷰는 보통 긍정적이며, 많은 사람들이 고품질의 텍스트를 생성하고 다양한 NLP 작업에서 잘 수행한다는 점을 칭찬하고 있습니다. 그러나 일부 사용자는 가짜 뉴스 생성이나 실제 사람을 흉내내는 등의 남용 가능성에 대한 우려를 언급하기도 합니다. 또한, 이러한 대규모 모델을 훈련하는 데 상당한 계산 리소스가 필요하다는 점에서 환경적 영향에 대한 논의도 진행 중입니다.
자연하고 콘텍스트에 민감한 대화를 수행할 수 있는 챗봇 및 가상 어시스턴트
사용자가 에세이, 기사 또는 창작 작품을 생성하는 데 도움을 줄 수 있는 작성 보조 도구
보다 정확하고 유창한 번역을 생성할 수 있는 언어 번역 도구
텍스트에서 표현된 감정 및 의견을 더 잘 이해할 수 있는 감성 분석 시스템 등
LLM을 사용하려면 일반적으로 프롬프트나 컨텍스트를 제공하고, 모델이 주어진 입력에 기반해 계속 또는 완성을 생성합니다. 이 과정은 입력을 토큰화하고, 모델에 공급하며, 출력을 디코딩하는 과정을 포함합니다. 많은 LLM은 API나 오픈 소스 구현을 통해 접근할 수 있으며, 이를 통해 개발자가 응용 프로그램에 통합하기가 더 쉬워졌습니다.
다양한 NLP 작업에서의 정확도 향상
일관된 콘텍스트 및 관련 텍스트 생성 능력
작업별 특정 훈련 데이터 필요성 감소
다양한 도메인 및 작업에 대한 적응력
보다 매력적이고 상호 작용이 가능한 대화형 AI 시스템 생성 가능성