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요약 금융 산업의 인공지능(AI) 패러다임이 생성형 AI의 등장으로 근본적인 전환을 맞이하고 있습니다. 과거의 AI가 RPA(로봇 프로세스 자동화)나 예측 모델을 통해 개별 업무를 자동화하는 '조각난 효율성'에 머물렀다면, 현재는 고객의 언어를 이해하고 데이터의 '의미'를 연결하여 의사결정을 보조하는 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 변화의 핵심은 AI를 단순히 도입하는 것을 넘어, 비즈니스 목표에 맞는 '컨텍스트(문맥)'를 어떻게 설계하고 활용하느냐에 있습니다. 금융권의 미래 경쟁력은 복잡하고 사일로화된 데이터로부터 의미 있는 관계망을 구축하는 '컨텍스트 플로우' 설계 능력에 달려 있습니다. 이를 위해 고객, 상품, 리스크, 영업, 시장이라는 5가지 핵심 컨텍스...
몇 달 전에 Gemini Diffusion 모델이라는 게 나왔다는 뉴스를 봤다. 일단 첫 번째로 Diffusion으로 어떻게 language model을 만든거지? 가 궁금했고, 두 번째로는 데모 비디오를 봤는데 미친듯이 빠른 속도가 눈에 띄었다. (꼭 데모 비디오 보시길!) 그래서 한번 근간이 되는 논문을 읽어보기로 했다. Alibaba Ant group 에서 써낸 Large Language Diffusion Models, 일명 LLaDA 라는 모델을 제안한 논문이 되겠다 (근데 마지막 A가 제목에는 없음...Large Language diffusion with mAsking 라고 함) 꽤 재미있게 읽은데다가, 중간에 LLM reversal curse 라는 개념...