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인공지능

GPT 모델 비교 및 활용법: GPT-4, GPT 4o, o1, o1mini 특징과 사용 사례 현재 유료 버전에 표시되는 GPT 4o, 4o 일정예약, o1, o1mini, GPT o1mini, GPT-4 등의 모델 이름은 OpenAI의 다양한 세부 모델들을 의미합니다. 이러한 모델들은 기본적으로 성능, 속도, 또는 특정 용도로 최적화된 버전들이며, 각 모델의 특성과 사용 목적에 따라 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 아래에서는 각각의 모델이 어떤 용도로 적합한지 설명하고 예시를 들어드리겠습니다.1. GPT 4o: 고급 분석 및 일반 작업에 적합한 모델GPT 4o는 GPT-4의 파생 모델로, 정확성과 복잡한 작업 처리에 적합합니다. 기본적인 GPT-4와 유사한 수준의 언어 처리 능력을 제공하며, 일반적인 작업에서 안정적으로 사용할 수 있습니다.특징• 높은 언어 이해 능력• 논리적인 문제 해결 및 창.. 더보기
뉴스 AI 앵커의 등장 로스앤젤레스 스타트업, 채널 1은 AI로 생성된 앵커를 활용한 뉴스 서비스를 개발 중이다. 아담 모삼과 스콧 자비엘스키의 창업으로 나온 이 스타트업은 올해 후반에 AI로 생성된 뉴스를 스트리밍 TV 채널에서 제공할 계획이다. 전 세계적으로 퍼지는 AI 앵커쿠웨이트의 Fedha, 그리스의 Hermes, 한국의 Zae-In 등 세계 각지에서 AI가 생성한 뉴스 앵커들이 등장하고 있다. 그러나 이에 대한 핵심 질문은 시청자들이 인간이 아닌 AI에 의해 전달되는 뉴스를 믿을 것인가이다. 뉴스 앵커에 대한 신뢰의 위기TV 뉴스 프레젠터에 대한 믿음이 최저치로 떨어진 가운데, AI로 생성된 뉴스 앵커에 대한 신뢰도는 미지수다. 뉴스 소비자들은 중립성을 더 이상 원하지 않는 추세, 그리고 소셜 미디어의 영향력을 통해.. 더보기
[머신러닝] 공분산과 왜 중요하지? joint probability distribution 케빈머피 머신러닝 통계뿐만 아니라 머신러닝 개념에서 정말 중요한 공분산에 대하여 알아보고자 합니다. 이 개념은 케빈머피 머신러닝 책에 joint probability distribution (결합확률 분포) 부분에 포함되어있습니다. 확률변수 X 와 Y 사이에 공분산은 X와 Y가 선형으로 연관되어 있는 정도를 측정하는데 공분산은 다음과 같이 정의된다. 공분산이라는 것은 두 확률 변수가 얼마나 함께 변하는지를 측정하는 통계적인 지표이다. 위의 정의에서 보다시피 X가 D 차원의 확률벡터 x 라면 공분산 행렬 Cov(x) 는 다음과 같이 대칭적인 행렬이다. (3.2) 그리고 (3.3) 에서 보이는 행렬은 확률벡터의 각 요소들 간의 쌍별 공분산을 나타내는데 공분산 행렬은 확률벡터의 다양한 구성요소들 간의 관계와 의존성을 확인할 수.. 더보기

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