transformer3 슬랙 채널 데이타를 수집하고 학습하여 질의에 자동응답 슬랙 채널에서 특정 기간동안 소통한 스레드 데이터를 수집하고, 전처리하며, GPT 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 사용하여 질의에 응답하는 것을 포함합니다.1. Slack API를 통한 데이터 수집Slack의 API를 사용하여 특정 채널의 스레드 및 댓글 데이터를 수집할 수 있습니다.Slack API 토큰 생성: Slack API에 접근하기 위해서는 OAuth 토큰이 필요합니다. Slack 앱을 생성하고 필요한 권한을 설정하여 토큰을 얻습니다.API 엔드포인트 사용conversations.history: 특정 채널의 메시지 내역을 가져옵니다.conversations.replies: 특정 메시지에 대한 스레드 및 댓글을 가져옵니다.Python 예시 코드import osfrom slack_sdk impor.. 2024. 11. 25. Groq Cloud와 OpenAI 하드웨어부터 모델까지 차이점 비교 인공지능과 머신러닝 분야에서 Groq Cloud와 OpenAI는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. 두 플랫폼은 각기 다른 하드웨어 아키텍처와 모델을 기반으로 서비스를 제공하며, 이에 따른 성능과 효율성에서도 차이가 나타납니다. Groq Cloud와 OpenAI의 주요 차이점을 하드웨어, 모델, 최적화 측면에서 살펴보고, 메타(Meta)가 개발한 LLaMA 모델에 대해서도 알아보겠습니다.1. 하드웨어 아키텍처의 차이Groq의 텐서 프로세서(Tensor Processor)자체 개발한 프로세서: Groq는 자체 개발한 텐서 프로세서를 사용합니다. 이는 머신러닝 연산에 특화된 하드웨어로, 기존 CPU나 GPU와는 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.SIMD 아키텍처: 단일 명령어로 다수의 데이터를 동시에 처리하.. 2024. 10. 12. Anthropic LLM 서비스 활용한 RAG 시스템 구성 및 운영 Anthropic은 인공지능 연구 및 개발 회사로, 인공지능 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 사용한 다양한 서비스를 제공합니다. 이들은 인공지능의 윤리적 사용과 안전성을 강조하며, 강력한 언어 모델을 개발하고 있습니다. Anthropic의 LLM 서비스는 대화형 인공지능, 텍스트 생성, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.주요 기능 및 특징대규모 언어 모델: Anthropic의 언어 모델은 방대한 양의 데이터로 학습된 대규모 모델로, 자연스러운 대화 및 고품질의 텍스트 생성을 지원합니다.안전성과 윤리성: 인공지능의 안전성과 윤리적 사용을 강조하여, 사용자에게 유익하고 해가 되지 않는 방향으로 모델을 개발하고 있습니다.다양한 응용 분야: 대화형 인공지능, 텍.. 2024. 8. 8. 이전 1 다음 728x90
