생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  Claude AI 의 Visual PDF 기능 소개 및 활용 팁  대부분의 생성형 AI 들은 PDF 문서를 업로드하여 분석 및 요약, 번역, 설명, 검색하는 기능을 제공하고 있습니다. 그러나, PDF 문서내에 포함된 텍스트만을 처리할 수 있었고, 차트나 이미지, 그래프등에 대해서는 분석 할 수 없는 제약이 있었습니다.  예를 들면, 아래와 같은 유형의 PDF 문서 들이 대상이 됩니다.  1. PDF 문서내에 아래와 같은 이미지가 있는 경우 2. PDF 문서내에 표가 있는 경우 3. PDF 문서내에 차트가 있는 경우 4.  PDF 문서내에 그래프가 있는 경우   Claude 3.5 Sonnet 에 새롭게 추가된 ‘Feature Preview’ 의  강력한 'Visual PDFs' 기능으로 인하여 PDF 문서 내의 텍스트 뿐만아니라 차트, 이미지, 그래프 요소들 까지도 분석 할 수 있게 되었습니다., 이전 버전에서 주로 텍스트만 처리하던 한계를 극복한 중요한 업데이트입니다.  이 기능에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다: 주요 기능 텍스트와 시각적 요소 통합 분석: Claude AI는 PDF 파일에 포함된 텍스트뿐만 아니라 이미지, 차트, 그래프 등의 시각적 요소도 함께 분석할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 문서나 시각적 데이터가 포함된 보고서도 정확하게 이해하고 처리할 수 있습니다. 페이지 이미지화: Claude는 PDF의 각 페이지를 이미지로 변환하여 시각적 요소를 분석합니다. 이 과정에서 텍스트와 이미지를 동시에 처리하여, 문서 내의 모든 정보를 종합적으로 파악합니다. 지원 문서 크기: 이 기능은 최대 100페이지 또는 32MB 크기의 PDF 파일을 지원합니다. 다만, 암호화되거나 보호된 PDF 파일은 처리할 수 없습니다. 활용 사례 복잡한 문서 분석: 이 기능은 재무 보고서, 법률 문서, 연구 논문 등 다양한 복잡한 문서를 처리하는 데 유용합니다. 특히 차트나 그래프가 많이 포함...

아마존 알렉사, Anthropic의 Claude AI 도입으로 더욱 스마트해진다! 아마존이 자체 AI 기술 대신 Anthropic사의 Claude AI 모델을 선택한 것은 주목할 만한 변화입니다. 이는 아마존이 알렉사의 경쟁력 강화를 위해 전략적으로 내린 결정으로 보입니다. 아마존은 원래 자체 AI 기술을 활용해 알렉사를 업그레이드하려 했지만, 테스트 과정에서 사용자 요청에 즉각 응답하는 데 어려움을 겪었다고 해요. 때로는 6~7초의 지연시간이 발생했는데, 이는 빠른 응답에 익숙한 오늘날 사용자들의 기대에 미치지 못하는 수준이었죠. 반면 Anthropic의 Claude AI는 문맥 이해력과 자연스러운 대화 능력이 뛰어나다고 알려져 있습니다. 실제로 아마존의 테스트에서도 자체 AI보다 월등한 성능을 보여주었다고 하네요. 아마존이 Anthropic에 40억 달러라는 거금을 투자한 것은 Claude AI의 잠재력을 높이 샀기 때문일 거예요. Claude AI를 도입함으로써 아마존은 알렉사의 대화 능력을 한 단계 업그레이드할 수 있게 되었습니다. 사용자는 쇼핑 관련 조언부터 뉴스 취합, 복잡한 멀티태스킹 요청까지 알렉사와 훨씬 더 자연스럽고 효과적으로 소통할 수 있게 될 거예요. 아마존의 이번 결정은 자체 기술 개발을 고집하기보다는 최고의 AI 기술을 적극 도입해 경쟁력을 높이려는 전략적 선택으로 볼 수 있겠네요. 마이크로소프트와 애플이 OpenAI와 협력하는 상황에서, 아마존도 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 Claude AI라는 강력한 파트너를 선택한 셈이죠. 물론 유료 서비스로의 전환이라는 도전과제도 안고 있지만, 더욱 발전한 알렉사의 모습을 기대해 봅니다. Anthropic의 Claude AI가 아마존 알렉사를 어떻게 변화시킬지 지켜보는 것도 흥미로울 것 같아요! ----------------------------------- 아래 마인드맵은 Mapify.so (마인드맵 AI 생성기)을 이용하여 생성한 것입니다. 참고로 Mapify.so 는 텍스트-to-마인...

 [ 클로드 AI 글쓰기 팁] 맥락을 유지하면서 장문의 글 생성하기   생성형 AI를 활용한 장편 글쓰기의 어려움  생성형 AI로 장편의 글을 생성할 때, 생성형 AI들의 제약 사항으로 인하여 맥락을 이어가면서 글을 쓰는 데 어려움이 있습니다. 필자가, 클로드 AI 로 글쓰기에서도 그러했고, 이전에 GPT-4 기반으로 영문 책을 작성할 때도 이러한 제약 사항으로 인하여 맥락을 유지하면서 글을 쓰는데 많은 어려움을 겪기도 했습니다. 이는 ChatGPT-4, ChatGPT-4o 및 Claude Pro와 같은 AI 모델이 대화 및 토큰 처리에 있어 각각 고유한 한도와 제약 사항을 가지고 있기 때문입니다. 이러한 제한은 모델의 성능과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치므로, 사용자들은 이를 이해하고 고려하여 대화를 설계하고 AI와 상호작용해야 합니다. 비즈니스에서도 생성형 AI 활용시 다음과 같은 장문의 글을 생성하기 위해서  생성형 AI 의  제약 사항으로 인하여 글 생성에 어려움을 겪을 수 있습니다. . 보고서 및 제안서 작성: 기업에서는 종종 방대한 분량의 보고서나 제안서를 작성해야 하는 경우가 있습니다. 이때 생성형 AI를 활용하여 초안을 생성하거나 아이디어를 얻고자 할 수 있는데, 토큰 제한과 맥락 유지의 어려움으로 인해 원하는 수준의 결과를 얻기 힘들 수 있습니다. 매뉴얼 및 가이드 문서 제작: 제품이나 서비스에 대한 상세한 매뉴얼이나 가이드 문서를 만드는 것도 많은 기업들의 주요 업무 중 하나입니다. 이러한 장문 문서 제작에 AI를 활용하고자 할 때, 일관성 있고 체계적인 내용을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 마케팅 및 광고 콘텐츠 제작: 블로그 포스트, 뉴스레터, 광고 카피 등 마케팅에 필요한 장문 콘텐츠를 생성형 AI로 제작하고자 할 때도 유사한 문제에 직면할 수 있습니다. 브랜드의 톤앤매너를 일관되게 유지하며 설득력있는 내용을 생성하는 것이 쉽지 않을 수 있습니다. 고객 응대용 챗봇 시나...

최근 메타에서 차세대 오픈소스 대규모 언어 모델인 Llama 3를 공개( https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ ) 했습니다. (** 참고 이내용은 Meta에서 최근에 발표한 Llama3 소개 자료를 Claude 3 (Opus) 가 분석하여 비교한 내용과 Llama3 분석 요약한 것입니다 **) Meta Llama3 vs. Claude AI 비교 사람 평가자가 선호도를 평가한 결과, Llama 3 70B Instruct 모델은 Claude, GPT-3.5 등 경쟁 모델을 압도하는 성능을 보였습니다. 특히 Claude Sonnet 모델과의 비교에서 Llama 3는 52.9%의 선호도로 우위를 보였고, 34.2%의 낮은 패배율을 기록했습니다. 이는 Anthropic의 Claude 모델이 강력한 경쟁 모델로 평가받는 상황에서 의미있는 결과입니다. 다만 휴먼 평가 방식의 한계상 두 모델의 절대적인 성능 차이를 단언하긴 어렵습니다. 향후 다양한 태스크에서의 직접 비교가 필요해 보입니다. 객관적인 벤치마크 결과를 볼 때, Llama 3 70B Instruct 모델은 MMLU, GPQA 등 주요 평가에서 Claude Sonnet를 약간 상회하는 성능을 보여주었습니다. 다만 HumanEval(코딩 능력) 벤치마크에서는 Claude Sonnet에 다소 뒤쳐지는 모습을 보여, 세부 태스크별 성능 편차가 존재함을 알 수 있었습니다. 종합하면 Llama 3 Instruct 모델은 Claude를 포함한 최신 경쟁 모델들과 매우 근접한 성능을 보여주었다고 할 수 있겠습니다. Claude와의 비교 내용을 추가하여 Llama 3의 경쟁력을 보다 입체적으로 제시해 보았습니다. Llama 3는 현존 최고 수준으로 평가받는 Claude 모델과 견줄만한 성능을 보여주었지만, 일부 태스크에서의 열세도 관찰되었습니다. 두 모델 모두 아직 발전 단계에 있는 만큼, 향후 지속적인 벤치마크 비교가 필요해 보입니다. 다양한 활용 사례에서의 성능 검증도 흥미로운 주제가 될 것 ...