반응형 LLM15 [LLM] 클로드 Claude AI를 이용해서 AI 감정 분석 봇을 만들어보자! AI Sentiment Bot Project AI 학습을 위한 가장 좋은 방법은 직접 만들어보고 경험해 보는 것입니다. 📈 AI와 데이터 과학에 관심이 있다면, 복잡한 튜토리얼보다 실제 프로젝트를 통해 더 많은 성장을 이룰 수 있어요. 이번에는 주말 동안 완료할 수 있는 흥미로운 프로젝트, 바로 '감정 분석 봇'을 만들어 봅시다. 🤖✨ 이 프로젝트를 통해 파이썬과 Claude API를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고, 그 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 간단한 감정 분석기를 구축해볼 거예요. 💬 데이터 분석과 시각화를 결합해보는 좋은 기회가 될 것입니다! 프로젝트 목표: 감정 분석 봇 만들기 (초급)사용자들이 다양한 주제에 대해 어떻게 생각하고 있는지 알 수 있다면 좋겠죠? 리뷰, 피드백 등 여러 텍스트 데이터를 실시간으로 수집하여.. 2024. 11. 8. [프롬프트 엔지니어링] 🎀 COSTAR 프롬프트: 목표를 귀엽고 실용적인 시스템으로 변환하기 💖✨ GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 잘 활용하려면 좋은 프롬프트 작성이 중요해요! 📈 그중에서도 강력한 도구가 되는 것이 COSTAR 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 프롬프트를 구조적으로 작성해 LLM의 반응을 더 맞춤형으로 만들고, 효과적인 결과를 이끌어낼 수 있게 해줍니다. 이번 가이드에서는 COSTAR 프레임워크가 목표를 실행 가능한 시스템으로 변환하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아볼게요! 😊✨ COSTAR 프레임워크 설명:Context (컨텍스트, C): LLM이 상황을 이해할 수 있도록 배경 정보를 제공해요. 😊Objective (목표, O): LLM이 집중할 수 있도록 명확하게 작업을 정의합니다. 🎯Style (스타일, S): 원하는 글쓰기 스타일을 지정해, 결과물이 목표에 맞게 .. 2024. 11. 3. [AI] Msty: 내 노트북에서 AI 모델 사용하기 🚀✨ Msty는 복잡한 설정 없이 로컬 및 온라인 AI 모델을 간편하게 사용할 수 있는 직관적인 AI 도구입니다. 많은 AI 솔루션들이 여러 설정 단계와 복잡한 UI로 인해 사용하기 어렵지만, Msty는 이러한 과정을 단순화하여 하나의 앱으로 쉽게 접근할 수 있도록 해줍니다. 🖥️🔒 Msty의 장점 🌟Msty는 간편함과 강력한 기능을 동시에 제공하는 것이 특징입니다. 특히, 오프라인 모드를 통해 개인 정보 보호와 안정성을 보장하며, 필요 시에는 온라인 모델과도 손쉽게 통합할 수 있습니다. 이로 인해 사용자는 어디서든 AI 모델을 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다. 🌐복잡한 설정 없이 간편 사용: Docker나 명령어 터미널 같은 어려운 설정 없이 원클릭 설치가 가능해, 누구나 쉽게 사용할 수.. 2024. 10. 27. [LLM] 🦙 Llama 3.2: Meta의 새로운 멀티모달 AI 모델 최근 Meta는 Llama 3.2라는 새로운 AI 모델을 출시하며 인공지능 기술의 새로운 경지를 열었습니다. 🎉 Llama 3.2는 텍스트뿐만 아니라 이미지를 함께 처리할 수 있는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 Llama 3.2의 주요 특징, 개선 사항, 그리고 이 모델이 실제로 어떻게 활용될 수 있을지 알아보겠습니다. 🚀 Llama 3.2의 주요 특징 🔍멀티모달 처리 능력Llama 3.2는 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 특히 11B와 90B 모델은 고해상도의 이미지를 분석할 수 있으며, 이미지 캡셔닝 🖼️, 시각적 추론 🧠, 문서 이미지 질문 응답 📝 등의 작업에 적합합니다. 이러한 기능은 AI 비.. 2024. 10. 25. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
