Data Science/General Science

The Imperative for Knowledge Grounding in Large Language Models The advent of Large Language Models (LLMs) has marked a revolutionary milestone in artificial intelligence, demonstrating remarkable capabilities in natural language understanding and generation.1 However, the very architecture that grants them their fluency also imposes fundamental limitations. These inherent constraints, namely the static nature of their

An LLM, or Large Language Model, is a type of artificial intelligence (AI) that is trained on vast amounts of text data to understand and generate human-like language. Think of it as a highly advanced autocomplete system that can predict the next word in a sentence with incredible accuracy, enabling it to perform a wide

In the context of AI and generative models like Gemini, temperature is a key parameter that controls the randomness and creativity of the model’s output. Think of it as a “creativity dial” that ranges from predictable and focused to surprising and random. The Simple Analogy: A Creativity Dial Imagine you ask the AI to complete

2021년 3월 12일 데릭 화이트 Google Cloud 글로벌 금융 서비스 산업 솔루션 부사장 은행은 지구상에서 가장 엄격한 규제를 받는 기업 중 하나이며, 지리적 위치뿐 아니라 자체 내부 정책 및 절차에 따른 규제를 받습니다. 기업 및 개인 금융 분야의 글로벌 대기업인 HSBC는 전 세계에 전문가를 두고 있으며, 수천 명의 위험 관리 담당자들이 내부 정책 관련 질문에

I. Foundational Prompting These are the simplest and most commonly used prompt styles. 1. Zero-shot Prompting What it is: Ask the model to perform a task with just instructions, no examples. Example Prompt: Classify the sentiment of this review:“This movie was visually stunning but lacked depth.” Expected Output: Neutral Use Case: Quick classification, summarization, or

🔍 Key Differences Between ChatGPT and OpenAI API Feature ChatGPT (chat.openai.com) OpenAI API (platform.openai.com) Who it’s for End users (no coding needed) Developers (requires coding) Interface Web UI / Mobile App Programmatic access via code Customization Limited (preset chat interface) Highly customizable (via code prompts, roles, logic) Use Cases Writing, chatting, Q&A, casual use Building

ChatGPT는 자동화된 상호작용, 알림 설정, 특정 시간에 보고서 생성 등을 가능하게 하는 강력한 예약 작업 기능을 제공합니다. 이 가이드는 이 기능을 효과적으로 사용하는 방법을 설명합니다. 1. 예약 작업 이해하기 ChatGPT의 예약 작업을 사용하면 특정 시간에 자동으로 프롬프트를 실행하거나 응답을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 리마인더, 정기 보고서, 자동화된 워크플로우 등을 설정할 수 있습니다. 2. 예약

물이 얼음 위에 뜨는 현상은 물의 독특한 분자 구조와 **수소 결합(hydrogen bonding)**의 특성 때문에 발생합니다. 대부분의 물질은 고체 상태가 액체 상태보다 밀도가 높아 가라앉지만, 물은 예외적인 물질로 고체(얼음)가 액체보다 밀도가 낮아 물에 뜨게 됩니다. 요약 (Summary): 얼음이 물에 뜨는 이유는 수소 결합으로 형성된 결정 구조가 물이 얼 때 생기기 때문입니다. 이 구조는 같은 질량으로 더