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생성형 ai 장단점
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 생성형 AI의 장점은 뛰어난 성능과 편리함입니다. OpenAI API를 통해 직접 서비스를 만들어본 결과, 사용자들은 그 성능과 편리함에 감탄했습니다. 그러나 단점도 있었는데, 첫 번째로는 시간과 비용 문제입니다. 화려한 애니메이션과 이미지가 가득한 웹사이트는 로딩에 시간이 오래 걸리면 사용자들이 떠나는 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 생성형 AI의 다른 한계점은 안정성입니다. 기존의 머신러닝과 달리 생성형 AI는 할루시네이션과 같은 문제가 있어 정보의 정확성을 보장하기 어렵습니다. 이는 검색 플랫폼에서 잘못된 정보를 제공할 경우 큰 문제가 될 수 있습니다. 마지막으로, 생성형 AI는 범위를 넘어선 결과물을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있습니다. 단일 모델에 여러 기능이 포함된 파운데이션 모델이기 때문에, 새로운 분자를 처음부터 생성하는 등의 일은 생성형 AI에서 가능합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
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요즘 핫한 ChatGPT 서비스, 직접 만들어봤습니다

8분
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생성형 AI의 한계점이처럼 OpenAI API를 통해 직접 서비스를 만들어 보니, 뛰어난 성능과 편리함에 감탄했습니다. 하지만 동시에 생성형 AI의 한계점도 느낄 수 있었는데요. 첫 번째 한계점은 바로 시간과 비용 문제입니다. 화려한 애니메이션과 이미지가 가득한 웹사이
요즘 핫한 ChatGPT 서비스, 직접 만들어봤습니다
호박너구리
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AI

‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드

13분
안정성기존의 머신러닝과 달리 생성형 AI의 경우 할루시네이션(거짓을 말하는 현상)과 같은 문제점이 있어 정보의 정확성을 보장하기 어려울 수 있습니다. 검색 플랫폼의 경우 잘못된 정보를 제공했을 때 큰 문제에 직면할 수 있습니다. 늦은 시장 진입스타트업 대비 시
‘스타트업·빅테크·대기업’ 삼각구도로 본 국내 생성형 AI 트렌드
이재훈
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AI

일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례

8분
반면 생성 AI의 경우에는 범위를 넘어선 결과물을 만들어 낼 수 있다. ML과 생성형 AI의 가장 큰 차이점은 단일 모델에 여러 기능이 포함된 파운데이션 모델이다. 즉 데이터를 기반으로 예측, 추천하는 일부 기능은 ML에서도 사용되지만, 새로운 단백질 구조를
일론 머스크의 '뉴럴링크'와 요즘 헬스케어 분야 AI 활용례
그릇
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