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[LLM] 딥시크란? 맥북으로 딥시크 간단하게 돌려보기 요즘 핫한 LLM 딥시크, 적은 비용으로 챗지피티 성능을 따라잡았다고 하는데요.딥시크는 중국의 인공지능 회사가 개발한 오픈소스 LLM 모델로,적은 비용, 오픈된 코드, 높은 성능을 키워드로 여러 빅테크 기업들에 충격을 안겨줬죠.  딥시크에는 크게 두 가지 모델이 있어요.V3와 R1입니다.V3: 자연어 처리를 위해 개발한 LLMR1: V3을 기반으로 좀 더 복잡한 추론(코딩, 수학 풀이 등)을 위해 개발하지만 개발 회사가 중국이라는 사실에 개인정보 유출과 보안 취약점에 대한 우려가 커졌는데요,저도 웹에서 돌려보기는 찝찝하더라구요. 그래서 개인적으로 궁금하여 R1을 맥북에서 돌려봤습니다.제 맥북 사양은 512G, 48G RAM이었어요.상세 과정과 결과를 보여드릴게요.OLLAMA 설치https://ollama..
노코딩으로 초간단 chatGPT 창작 작문 AI 에이전트 만들기 - FlowiseAI 이번 글에서는 FlowiseAI로 chatGPT를 이용한 초간단 AI 에이전트를 만들어 보겠습니다.목표는 어린이용 동물 이야기를 작성해주고 제목도 만들어주는 스토리텔러 에이전트입니다.물론 chatGPT도 할 수 있지만 특화된 에이전트는 더욱 잘 만들 수 있을 겁니다.매우 간단하니 끝까지 봐주세요. 0. 사전 준비: FlowistAI 설치2025.01.01 - [AI engineering/AI agent] - FlowiseAI 설치방법: 코딩 없이 쉽게 나만의 챗봇, 추천 시스템을 만드는 툴 FlowiseAI 설치방법: 코딩 없이 쉽게 나만의 챗봇, 추천 시스템을 만드는 툴FlowiseAI란?FlowiseAI는 오픈소스 비주얼 노코드(Visual No-code) 도구로, LangChain 프레임워크를 기반..
AI 분야 입문자를 위한 추천 학습 로드맵 (2025 버전, 추천 강의 포함) 인공지능(AI)은 현재 가장 뜨거운 기술 중 하나로, 입문자들이 이 분야에 진입하기 위해서는 체계적인 학습 로드맵이 필요합니다. 더욱 효율적으로 AI를 공부할 수 있도록, 2025년 기준으로 최신 트렌드를 반영한 학습 로드맵을 제시합니다.1. AI 입문 전에 알아야 할 기본기먼저 AI 학습에 필요한 기초 지식(프로그래밍, 수학)을 공부해야 합니다.1.1 프로그래밍 기본기Python: AI 분야에서 가장 많이 사용되는 언어입니다.추천 학습 책 및 사이트: 점프 투 파이썬(파이썬계의 수학의 정석 같은 책),  코드잇(실습 환경이 제공되고 체계적) 혹은 유튜브에 기초 강의가 매우 많습니다.학습키워드: 변수, 함수, 조건문, 반복문, 클래스, 파일 입출력1.2 수학AI의 핵심 원리를 이해하려면 수학이 필수입니다..
FlowiseAI 설치방법: 코딩 없이 쉽게 나만의 챗봇, 추천 시스템을 만드는 툴 FlowiseAI란?FlowiseAI는 오픈소스 비주얼 노코드(Visual No-code) 도구로, LangChain 프레임워크를 기반으로 작동하며 AI 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. Flowise를 사용하면 코드 작성 없이도 블록 기반의 UI를 통해 AI 모델을 설계하고 연결할 수 있습니다. 무료이며, 상업적 이용과 배포가 가능합니다. (간혹 안되는 오픈 소스도 더러 있습니다.) 쉽게 말하자면 코딩 없이 특화된 나만의 GPT를 만드는 무료 웹 기반 도구입니다.챗봇 개발: 금융(은행 등), 헬스케어, 법률, 교육 등 특정 분야에 특화된 챗봇 제작할 수 있습니다.데이터 검색 시스템: 대규모 문서에서 원하는 정보를 빠르게 검색하고 요약 제공할 수 있습니다.AI 자동화 에이전트: 회사에..
이 ChatGPT는 스스로 마인크래프트를 합니다. - LLM, AI agent AI 엔지니어 직무를 새로 맡게 되어 AI agent에 대한 공부를 하고 있습니다.알아보니 이 agent가 참 흥미로운 것들이 많더군요.더 늦게 알았다면 아쉬울 뻔했습니다. 게임도 AI agent가 대신 해주는 시대입니다.이 GPT는 스스로 집을 짓고, 사냥하고, 갑옷 재료를 만들어 입습니다.인간의 개입없이 말이지요.광범위한 기술을 습득하고, 지속적으로 새로운 발견을 합니다. 어떻게 이런 동작이 가능한 것일까요?역시 딥러닝의 강화 학습(RL)과 모방 학습을 사용했습니다. voyager에는 세 가지 핵심 모듈이 존재합니다.탐험을 극대화하는 자동 커리큘럼복잡한 행동을 저장하고 검색하기 위한 스킬 라이브러리임베디드 제어를 위한 실행 가능한 코드를 생성하는 새로운 반복적 프롬프트 메커니즘 프롬프트들과 컨텍스트 ..
2025 개발자 연봉 전망: 평균연봉, 개발자 연봉 순위 한국소프트웨어산업협회에서 2025년 개발자 평균 임금이 발표되었습니다.개발자 연봉이 꽤나 높다고 들었는데, 실제 평균 연봉과 순위는 어떻게 될까요?다음 표를 살펴보시면 확인할 수 있습니다.2025 개발자 연봉 순위 1위는 IT기획자로 월 1159만원이고,흔히 아는 프론트엔드 백엔드라고 불리는 시스템 SW 개발자는 월 694만원으로 의외로 12위입니다.물론 경력과 기업 규모에 따라 크게 차이나겠죠.작년에 비해 개발자 평균 임금은 약 4.2% 상승했다고 합니다. 하지만 평균은 소수의 높은 연봉을 받는 집단이 확 올려버리는 특징을 갖고 있는데요, 따라서 연차별 확인도 필요합니다.그렇다면 연차별 연봉은 어떻게 될까요?연차별 개발자 연봉(초봉, 3년차, 10년차)직군경력예상 연봉 (단위: 만 원)프론트엔드신입3,..
[LLM] ChatGPT, Claude, Gemini 같은 LLM이란? 초보도 쉽게 알기 요즘 같은 AI 시대에 ChatGPT를 한 번쯤은 들어봤을 것 같은데요,조금만 더 깊게 들어가면 LLM이라는 개념이 나옵니다.그렇다면 LLM은 무엇일까요? Large Language Model, 즉 LLM이란,대규모 언어 모델의 약자로 방대한 양의 데이터로 사전 학습된 딥러닝 모델입니다. 하지만 이런 LLM이 하나만 있는 것이 아니지요. Chatbot Arena에서 확인할 수 있듯이 이미 ChatGPT-4o(최신 버전)의 성능을 뛰어넘은 모델들도 있습니다. LLM의 동작방식1. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 사전학습 합니다.LLM은 기본적으로 파일 2개로 이루어져 있습니다.매개변수 파일과 C 혹은 파이썬으로 작성된 실행 파일입니다.실행 파일은 대부분 500줄의 코드로 작성됩니다.이 파일을 실행하게..
[LLM, RAG] 테이블 데이터를 LLM 프롬프팅에 사용하기 LLM 모델을 사용하여 다양한 형식의 표 데이터를 어떻게 사용할 수 있을까? 투자 회사에서 일하는 재무 분석가를 생각해보자. 당신의 업무는 잠재적인 투자 기회를 파악하는 것이다. 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 사용하여 시장 동향, 투자 기회, 경제적 위험을 쉽고 빠르게 파악하고 "어느 산업에 억만장자가 가장 많을까?" 또는 "다른 지역에서 억만장자의 나이 분포는 어떻게 비교될까?" 같은 질문에 답하는 것을 고려할 수 있다. 첫 번째 단계는 해당 정보를 얻기 위해 출처로 가는 것이다. 하지만 문서에는 텍스트 뿐만 아니라 표도 포함되어 있다. LLM과 구조화된 데이터의 과제인간에게는 텍스트와 표 사이의 연결점을 생각해내는 것이 간단하지만, LLM에게는 그렇지 않다.LLM은 순차적으로 텍스트 처리를 하도록..

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