AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용한 자동 상품 이미지 검수 시스템 구축기
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet으로 상품 이미지 자동 검수 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 프롬프트 최적화와 운영 통제를 통해 정확도와 처리 속도를 개선했습니다.
#AWS#Claude
22005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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에이닷은 어떻게 먼저 말을 걸어 오는 걸까?
에이닷의 선톡 기능을 Context 수집·가공·활용과 평가 시스템으로 구현한 방식을 소개했습니다. 사용자 반응과 피로도를 함께 고려해 먼저 말을 거는 개인화를 고도화했습니다.
#LLM#prompt
12005분
Amazon SageMaker로 LLM 응답 Streaming 서빙하기
Amazon SageMaker 기반 LLM을 토큰 단위로 스트리밍 서빙하는 구성을 소개했습니다. Lambda Function URL과 CloudFront를 조합해 응답 스트리밍을 구현하는 방법을 설명했습니다.
#Amazon SageMaker#LLM
27005분
LLM 모델이 LLM 성능을 평가한다. LLM-as-a-judge 알아보기
LLM이 다른 LLM의 응답 품질을 평가하는 LLM-as-a-Judge 방법을 소개했습니다. 프롬프트를 단순화하고 평가 이유를 요구하면 인간 평가와의 일치도가 크게 높아졌습니다.
#LLM#prompt
21005분
개인화 보이스 생성 기술 소개
SKT의 개인화 보이스 생성 기술을 Instant, Custom, Professional 세 가지 방식으로 소개했습니다. 소량의 음성만으로도 맞춤형 음성을 만들 수 있으며, 목적에 따라 속도와 품질을 선택할 수 있습니다.
#LLM#음성 합성
21005분
AI와 함께 생일 축하 카드를 만들어보자(feat.Claude, Adobe Firefly)
고객 생일에 맞춘 감성 MMS를 Claude와 Adobe Firefly로 제작한 사례를 소개했습니다. 83% 만족 결과와 함께 데이터 분석, 프롬프트 설계, 검수 과정을 함께 다뤘습니다.
#Claude#Adobe Firefly
27005분
마이데이터 에이전트 개발 토이 프로젝트
마이데이터 정책과 기술 사양을 답하는 에이전트 토이 프로젝트를 소개했습니다. Spring AI, OpenAI, RAG, VectorStore를 활용한 구성과 흐름을 정리했습니다.
#Spring Boot#Spring AI
32005분
[딥러닝 경량화] 딥러닝 네트워크 양자화(quantization)는 왜 필요할까?
딥러닝 네트워크 양자화가 왜 필요한지 소개하는 글입니다. 본문이 충분하지 않아 세부 내용은 확인할 수 없습니다.
#ML
25005분
AI기반 음성 품질 개선 기술 - Dynamic RED PLC
에이닷 통화녹음 서비스의 mVoIP 품질 개선 기술과 지터·패킷 유실 대응 방식을 설명했습니다. AI 기반 Dynamic RED PLC로 약전계 환경에서도 안정적인 음성 품질을 목표로 했습니다.
#mVoIP#VoIP
26005분
효과적인 LLM 품질 평가 : 도구, 기준, 그리고 적용기 톺아보기(SPeCTRA)
에이닷의 LLM 품질 평가 자동화와 SPeCTRA 기준 도입 사례를 소개했습니다. 사람 평가와 자동 평가를 병행해 QA 효율과 모델 개선 주기를 높였습니다.
#LLM#ChatGPT
39005분
LoRA 모델 업그레이드하기
LoRA를 SDXL로 옮길 때 생기는 호환성 문제를 X-Adapter로 완화하는 방법을 소개했습니다. 기존 LoRA 자산을 재학습 없이 활용하는 방향을 설명했습니다.
#LLM#ML
32005분
ICML 2024를 다녀와서..
ICML 2024에서 발표한 이상탐지 연구와 현장 경험, LLM 관련 주요 동향을 함께 정리했습니다.\n라벨 없는 데이터의 이상탐지 알고리즘과 alignment·효율화·in-context learning 흐름을 간단히 소개했습니다.
#ICML#LLM
27005분