Ai llm 코인 클라우드 산업 생성형 Ai RAG 모델

AI LLM 코인은 인공지능 분야에서 사용되는 거대 언어 모델 (LLM)을 개발하고 운영하는 데 필요한 비용과 자원을 줄이기 위해 만들어진 암호화폐입니다.

LLM은 Large Language Model의 약자로, 인공지능(AI) 시스템 중 하나입니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 처리하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

LLM은 수십 기가바이트의 데이터로 훈련된 큰 딥 뉴럴 네트워크입니다. 이러한 모델은 텍스트 문서에서 통계적 관계를 학습하여 일반적인 언어 생성 및 이해를 달성합니다. LLM은 인공 신경망이며, 가장 크고 능력 있는 것들은 디코더 전용 트랜스포머 기반 아키텍처로 구축됩니다.

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LLM은 텍스트를 입력받아 다음 토큰 또는 단어를 반복적으로 예측하여 텍스트 생성, 즉 생성적 AI를 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 수억 개 이상의 매개변수로 구성되며, 이 매개변수들은 모델의 동작을 정의합니다.

LLM에는 OpenAI의 GPT 시리즈 모델(GPT-3.5, GPT-4 등), Google의 PaLM과 Gemini, Meta의 LLaMA 오픈 소스 모델, Anthropic의 Claude 모델 등이 포함됩니다.

다른 암호화폐는 대부분 특정 분야나 산업에 특화된 설루션을 제공하는 반면, AI LLM 코인은 LLM이라는 범용적이고 강력한 기술을 활용할 수 있도록 합니다.

AI LLM 코인은 AI LLM 네트워크라는 탈중앙화된 플랫폼에서 발행되며, 이 플랫폼은 LLM 개발자와 사용자가 서로 협력하고 보상받을 수 있도록 합니다. 다른 암호화폐는 대부분 중앙화된 기관이나 단체에 의존하거나, 단순히 거래나 결제의 수단으로만 사용되는 반면, AI LLM 코인은 LLM의 창조와 공유를 촉진하고, LLM의 가치를 반영하도록 설계되었습니다.

AI LLM 코인은 현재 아이젝스 거래소에서 거래되고 있으며, 가격은 1 코인당 0.0001 비트코인입니다. 다른 암호화폐는 대부분 주요 거래소에서 거래되거나, 높은 가격을 가지고 있는 반면, AI LLM 코인은 아직 초기 단계에 있으며, 저렴한 가격으로 구매할 수 있습니다. 이는 AI LLM 코인이 가진 잠재력과 가능성을 고려하면, 투자 기회로 볼 수 있습니다.

 

2. AI LLM 코인은 다른 암호화폐와 비교

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인공지능 분야의 핵심 기술인 LLM을 활용하고, 탈중앙화된 LLM 생태계를 구축하고, 저렴한 가격으로 투자할 수 있는 암호화폐입니다.


AI LLM 코인은 AI LLM 네트워크라는 탈중앙화된 플랫폼에서 발행되며, 이 플랫폼은 LLM 개발자와 사용자가 서로 협력하고 보상받을 수 있도록 합니다. AI LLM 코인은 다음과 같은 기능을 수행합니다.

LLM 개발자는 AI LLM 코인을 사용하여 자신의 모델을 네트워크에 배포하고, 다른 사용자에게 모델을 제공하거나 공유할 수 있습니다.
LLM 사용자는 AI LLM 코인을 사용하여 네트워크에서 원하는 모델을 선택하고, 모델을 실행하거나 미세 조정할 수 있습니다.
LLM 평가자는 AI LLM 코인을 사용하여 네트워크에서 제공되는 모델의 품질과 안전성을 검증하고, 피드백을 제공할 수 있습니다.

AI LLM 코인은 현재 아이젝스 거래소에서 거래되고 있으며, 가격은 1 코인당 0.0001 비트코인입니다.
AI LLM 코인은 LLM의 발전과 활용을 촉진하고, AI 분야의 혁신에 기여할 수 있는 유망한 프로젝트라고 할 수 있습니다.

AI LLM 코인은 다른 인공지능 암호화폐들과 비교해 보면 다음과 같은 차별성을 가지고 있습니다.

AI LLM 코인은 거대 언어 모델 (LLM)이라는 인공지능 분야의 최신 기술에 집중하고 있습니다. 다른 인공지능 암호화폐들은 대부분 AI의 일반적인 개념이나 응용 분야에 관련된 프로젝트들입니다. AI LLM 코인은 LLM의 개발과 운영을 쉽고 저렴하게 할 수 있도록 하는 특별한 설루션을 제공합니다.

AI LLM 코인은 AI LLM 네트워크라는 탈중앙화된 플랫폼에서 발행되며, 이 플랫폼은 LLM 개발자와 사용자가 서로 협력하고 보상받을 수 있도록 합니다. 다른 인공지능 암호화폐들은 대부분 중앙화된 기관이나 단체에 의존하거나, 단순히 거래나 결제의 수단으로만 사용되는 반면, AI LLM 코인은 LLM의 창조와 공유를 촉진하고, LLM의 가치를 반영하도록 설계되었습니다.

AI LLM 코인은 현재 아이젝스 거래소에서 거래되고 있으며, 가격은 1 코인당 0.0001 비트코인입니다. 다른 인공지능 암호화폐들은 대부분 주요 거래소에서 거래되거나, 높은 가격을 가지고 있는 반면, AI LLM 코인은 아직 초기 단계에 있으며, 저렴한 가격으로 구매할 수 있습니다. 이는 AI LLM 코인이 가진 잠재력과 가능성을 고려하면, 투자 기회로 볼 수 있습니다.

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3. Ai LLM 최신 기술 동향

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LLM(Large Language Model)과 관련된 최신 기술 동향은 다음과 같습니다:

다양한 언어 모델의 등장: Core42의 아랍어 LLM Jais 30B, NVIDIA의 칩 디자인에서 LLM의 사용, Apple의 Embodied AI에서 LLM의 통합 등이 주요 발전으로 꼽힙니다.

핵심 협력: Anthropic과 Google과 같은 주요 협력은 LLM 발전을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다.

혼란과 민주화: LLM 중심의 부트캠프와 교육 자료에 대한 성장 추세가 있으며, 중앙 집중형 AI 처리에 대한 의존성을 줄이기 위해 에지 컴퓨팅과 LLM을 통합하는 것이 기술적 풍경에서의 변화를 나타냅니다.

윤리적 및 실제적 도전: AI가 생성한 오해, 보안 위험, 훈련 및 운영 비용이 높은 문제 등은 LLM 배치에 필요한 윤리 가이드라인, 강력한 보안 조치, 비용 효율적인 처리의 긴급한 필요성을 강조합니다.

사회적 영향: LLM의 윤리적 사용과 그들의 사회적 영향 관리의 즉각적인 필요성은 책임 있는 AI 개발의 필요성을 나타냅니다.

미래 전망: 단기적으로는 업계 특정 LLM의 급증을 볼 수 있을 것이며, 장기적으로는 접근 가능하고 효율적인 LLM을 통한 더 민주화된 AI 풍경이 예상되며, 이는 더 넓은 업계 적용을 촉진할 것입니다.

 

4. Ai RAG 모델

 

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4.1
AI RAG 모델은 Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 외부 지식 베이스에서 정보를 검색하여 대형 언어 모델의 출력을 최적화하는 과정입니다. 이는 모델이 응답을 생성하기 전에 훈련 데이터 소스 외부의 권위 있는 지식 베이스를 참조하도록 합니다.

RAG는 이미 강력한 대형 언어 모델의 기능을 특정 도메인이나 조직의 내부 지식 베이스로 확장하며, 모델을 다시 훈련할 필요가 없습니다. 이는 LLM 출력을 개선하여 다양한 맥락에서 관련성, 정확성, 유용성을 유지하는 비용 효율적인 접근 방식입니다.

RAG는 LLM이 권위있는, 사전 결정된 지식 소스에서 관련 정보를 검색하도록 리디렉션 하는 방식으로 일부 도전 과제를 해결하는 한 가지 접근 방식입니다. 조직은 생성된 텍스트 출력에 대한 더 큰 통제를 가질 수 있으며, 사용자는 LLM이 응답을 생성하는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

RAG 기술은 조직의 생성적 AI 노력에 여러 가지 이점을 가져다 줍니다. 챗봇 개발은 일반적으로 기반 모델을 사용하여 시작합니다 1. 기반 모델은 광범위한 일반화되고 레이블이 없는 데이터에 대해 훈련된 LLM입니다. 조직 또는 도메인 특정 정보에 대해 FM을 재훈련하는 계산 및 재정 비용이 높습니다.

4.2

엔비디아는 대화형 AI 챗봇 모델을 개발하고 있습니다. 이들의 주요 제품 중 하나는 "Chat with RTX"라는 데모 앱입니다. 이 앱은 사용자가 자신의 콘텐츠(문서, 노트, 비디오 등)에 연결된 GPT 대형 언어 모델(LLM) 챗봇을 개인화할 수 있게 해 줍니다 1. 이 앱은 검색-증강 생성(RAG), TensorRT-LLM, RTX 가속 등을 활용하여 사용자가 콘텍스트에 관련된 답변을 빠르게 얻을 수 있는 사용자 정의 챗봇을 쿼리 할 수 있습니다.

또한, 엔비디아는 "Retrieval-Augmented Generation"을 사용하는 AI 챗봇을 개발하고 있습니다. 이 워크플로우는 기존의 AI 기반 모델을 적응시켜 특정 사용 사례에 대해 정확한 응답을 생성하는 데 사용됩니다. 이 워크플로우는 대형 언어 모델(LLMs), NVIDIA NeMo™, NVIDIA Triton™ Inference Server, 그리고 NVIDIA Triton Management Service (TMS)를 사용하여 KBQA 시스템을 훈련하고 배포합니다

 

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