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Prompting Techniques 내용을 나 교수에게 복사해서 전달합니다. 메모) Zero-Shot, Few-Shot과 같은 기본 기법부터 Tree of Thoughts, ReAct, Reflexion과 같은 최신 고급 기법까지 폭넓게 포함하고 있습니다. Zero-shot Prompting Few-shot Prompting Chain-of-Thought Prompting Meta Prompting Self-Consistency Generate Knowledge Prompting Prompt...

나 교수와 https://github.com/Xtra-Computing/CryptoTrade 소개를 읽으면서 메모 했습니다. 이 글은 ‘CryptoTrade: LLM을 기반으로 한 에이전트로, 제로샷 암호화폐 거래를 안내하다’라는 제목의 연구입니다. 주로 암호화폐 시장의 데이터 분석 및 거래 전략에 대한 내용을 다루고 있습니다. 목표: LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 거래 에이전트 개발, 두 유형의 데이터 분석 결합 메커니즘: 온체인 데이터의 투명성과...

AIPilotSmarteasy에서는 ‘생성‘과 ‘Doctor K‘ 코파일럿 에이전트를 사용해 프롬프트를 처리하고 응답을 생성합니다. 질의나 생성 지시가 단순하고 쉬운 경우에는 ‘생성’을, 복잡하고 여러운 경우 ‘생성’으로 원하는 결과가 잘 안나오는 경우에는 ‘Doctor K’를 사용합니다.  생성은 질의 응답이나 생성 지시에 대해  정확하고 맥락을 고려한 간결하며 직접적인 답변을 제공합니다....

생성형 AI는 더 이상 단순한 텍스트 생성 도구가 아닙니다. 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 입력을 받아들여 놀라운 결과물을 만들어내는 강력한 도구로 진화하고 있습니다. 하지만 그 핵심은“무엇을 생성할지 지시하는 것”이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 이러한 지시, 즉 생성형 AI에게 전달하는 지시를 프롬프트라고 합니다.   프롬프트는 왜 만들까? 프롬프트를  만드는 사람이 자신이...

나 교수와 A Reflective LLM-based Agent to Guide Zero-shot Cryptocurrency Trading 논문을 읽었습니다. AI가 암호화폐 투자의 미래를 바꿀까요? Reflective LLM 에이전트 CryptoTrade 소개 암호화폐 시장은 그 높은 변동성과 예측 불가능성으로 유명합니다. 단순한 기술적 분석이나 과거 데이터에만 의존하는 기존의 투자 전략은 이러한 변동성에 쉽게 휘둘릴 수밖에 없습니다. 하지만 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은...

2장에서는 LLM Twin 프로젝트 구현 및 배포에 사용될 필수 도구들을 소개합니다. 이 글은 2장 두 개의 글 중 첫 번째 글로 파이썬과 관련된 도구들에 대해 이야기합니다.   파이썬 인터프리터: 책의 모든 코드는 Python 3.11.8에서 테스트되었습니다. https://www.python.org/downloads/에서 다운로드할 수 있지만, 여러 버전의 Python을 관리하기 위해 pyenv 사용을 권장합니다. pyenv를 이용한 Pyt...