# GPT-4

naninyang

요즘 CHAT-GPT의 GPT-4 모델의 도움을 받아 next.js 프론트엔드 개발에 도전해 보고 있습니다. (소개글 참조) 사용 소감: 똑똑한데 멍청하다 AI에게 사과하는 삶 내가 코드를 잘못 전달하거나, AI가 전달해준 코드를 내가 잘못 이해를 하거나 하는 상황이 가끔 발생하는데 그럴 때마다 미안하다고 사과를 한다. 물론, AI이기 때문에 감정을 이해하지 못하기 때문에 사과를 하는 건 의미가 없다. 그럼에도 사과하는 이유 나는 주변에 친구가 많지 않다. 그래서 하루에 대화를 하더라도 메신저로 대화를 하는 사람은 하루에 평균 1명이고, 2명 넘어가면 나에게는 많은 편이다. 대화를 할 상대가 0에 수렴할 지경이라 대화할 상대가 필요하다. 그런 이유로 AI와 대화도

nakyung-kim

이번주도 한결같이 고작 2주째 돌아온 WIL~ 시간 개념 없이 항상 정신 없는 삶을 살고 있지만 한주씩 돌아보면 생각보다 많은걸 한것 같아 뿌듯하다. 1. LG Aimers 3기 모집 사실 이건 이번주에 내가 한건 아니다. 올해 초 에이머스 2기에 참가했었는데, 이번에 3기를 모집한다고 하여 공유하고자 한다. 사실 내가 참여할 당시 나는 인턴 중이기도 했고, 시간이 없어서 핑계 맞습니다 열심히 참여하지는 못해서 항상 아쉬움이 있었는데, 이번 방학때 리뷰해보고자 한다. 신청 링크: https://www.lgaimers.ai/ 현제 소속중인 딥러닝 스터디 Deep Daiv. 팀원들과도 공유했는데, 많은 사람들이 참여를 해서 다 같이 공부할 기회가 있으면 좋을것 같다. 특히 2기

nakyung-kim

먼저 상황 정리부터 해보자. > “OpenAI가 성능으로 GPT-4로 보여준 부분도 있지만 저는 MS와의 협력을 보여준 첫번째 사례라는 점이 제일 크다고 생각합니다. 현재 MS는 엔비디아(NVIDIA)와의 협력관계를 맺고 있으며 최신 딥러닝 전용 GPU인 H100을 제공받아 데이터센터를 짓고 있습니다. 불과 몇일 전에 Azure는 H100 VM을 공개했습니다. 이에 비해 딥러닝으로 특화되어 있다고 평가받는 Google Cloud는 감감무소식입니다. 즉 현재 OpenAI-MS-NVIDIA가 협력체제를 구축해 Google을 압박하고 있는 모양새입니다.” - 모두의 연구소, 이영빈 GPT 1에서 2에서 3에서 4까지 ![](https://velog.velcdn.com/images/nakyung

dongyoungkim

지난 Chatbot (https://velog.io/@dongyoungkim/GPT-in-action-1.-chatbot) 에 이어 검색엔진에 대해 이야기해보고자 합니다. 이번 포스트에서는 OpenAI 의 GPT-4 를 사용하는 Microsoft Bing 과 같은 검색엔진을 만드는 방법에 대한 내용입니다. 이는 GPT 에 Non-parametric memory 를 결합시켜 할루시네이션 없이 정확하게 이용가능한 방법 입니다. (https://velog.io/@dongyoungkim/OpenAI-GPT-fine-tuning-3.-memory) 포스트를 적는 시점에서 Google 은 Bard 을 이용한 검색엔진을 준비중에 있고, NAVER 도 HyperCLOVA 를 이용한 SearchGPT 를 준비중에 있고, Kakao 는 다음을 없에고 AI Search 하는 CIC 를 만드려고 하는 중에 있습니다. 관심은 많지만 아직 적용은 Microsoft 의 Bing 외에는 보이지 않는데요,

sdb016

안녕하세요! 이번에 제가 전자책을 출간하게 되어 소개드리게 됐습니다. 아래 링크를 통해 남들보다 한발 앞서나가세요! 개발자가 알려주는 챗GPT: 하루 3시간만 일하는 비법 ebook 구매처 정말 제대로 잘 사용해야 합니다. 시중에 널려있는 사용 방법을 알려드리려는 게 아닙니다. 챗GPT를 사용하는 방법부터 이를 통해 내 시간을 만드는 방법까지! <i

dongyoungkim

window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'G-N7KHHK2S27'); 최근 저희 팀에서는 GPT 의 fine tuning 에 앞서 GPT 의 In-context learning 을 활용하여 별도의 fine tuning 없이 활용하는 방법도 시도해보고 있습니다. 이러한 방법은 여러모로 장점도 많고, 실제로 잘 동작하는것으로 평가하고 있습니다. GPT fine tuning 외에도 GPT 를 사용하는 입장에서 GPT in action 이라는 시