인공지능소사이어티 - 연구활용 실전 LLMs
contributor : the better 커뮤니티 박준님 한국정보과학회 AI Society에서 The AI Korea 2024 행사를 열었습니다. 8/19~20 양일간 진행된 행사 중 패턴인식 기계학습 강연을 요청받아 90분간 발표를 드렸습니다. 실제 연구에 사용하는 GPT의 조금은 고급 기술을 적용한 사례들을 공유드렸습니다. 한국정보과학회 A
Archive: 2024
논문봇 v2 - 출력물 일관성 확보
두달 전, 논문봇을 만들었고 잘 쓰고 있습니다. scispace와 일장일단이 있는데, 가장 큰 장점은 내 스타일을 반영할 수 있다는 점입니다. 그런데 보고서 출력시 프롬프트 반영이 랜덤입니다. 이를 해소했습니다. Pega Devlog: 연구용 GPT 만들기 - 논문봇 등 1. 논문봇 v1 낯선 단어가 뒤덮은 논문의 내용을 읽기 전에 파악할 수 있다는
INNOPOLIS SPACE-S Meet-up Day AI를 활용한 논문작성법
지난 8월 13일 대전에 위치한 INNOPOLIS SPACE-S에서 열린 Meet-up Day에서 발표를 드렸습니다. AI를 활용한 논문 작성법이라는 제목으로 여러 도구를 소개해드리는 재능기부 강연이었습니다. 유튜브 업데이트가 늦어 (2024.10.23.) 다소 늦은 감이 있지만 지금이라도 공유드립니다.
데이터 분석용 GPTs - 플랏봇
custom GPT에는 Knowledge라는 옵션이 있습니다. 대개 PDF 문서들을 올리고 질문에 대한 답을 찾게 하는 데 쓰입니다. 여기 라이브러리를 올려서 한글 시각화 문제를 해결할 수 있습니다. 1. ChatGPT의 데이터 분석 기능 Pega Devlog: ChatGPT로 한글과 한자가 적힌 카드 만들기Pega Devlog: ChatGPT Data
KIRD - RnD 수행시 생성 AI를 현명하게 활용하는 방법
contributor: KIRD 박수진, 지상현, 박혜선 국가과학기술인력개발원(KIRD)에서 재미있는 시도를 많이 하고 있습니다. 알파캠퍼스 지식웨미나라는 이름으로 다양한 강연을 제공하는데, R&D수행 시 생성AI를 ‘현명하게’ 활용하는 방법이라는 제목으로 함께 할 기회가 있었습니다. 1. 사전인터뷰 행사를 준비하시는 분들께서 연구원에 찾아오
연구용 GPT 만들기 - 논문봇 등
2023년 11월, OpenAI는 custom GPT라는 서비스를 공개합니다. 사용자가 시스템 프롬프트와 사전지식을 제공해 맞춤형 서비스를 만들 수 있게 한 것입니다. 연구원으로서 연구에 활용할 수 있는 맞춤형 GPT들을 만들어 공개합니다. 딴지봇Materials Data Extractor논문봇 1. ChatGPT 반복작업 ChatGPT 대학원생
Microsoft Designer (1) 스마트폰
contributor: 김동옥 AI로 그림을 그리는 것이 더 이상 신기하게 느껴지지 않습니다. 아직 전체적으로는 소수이지만 AI 그림 공모전, 전시회가 제법 눈에 띕니다. 여러 그림 생성 AI 중 입문용으로 가장 좋은 MS Designer를 소개합니다. 1. Microsoft Designer microsoft: Microsoft Designer 소개
소재 논문 데이터 추출 및 정리
연구자에게 논문은 연구 데이터의 보고입니다. 논문에서 얻을 수 있는 소중한 데이터는 내 연구의 근간이 됩니다. 이 데이터를 빠르게 추출하는 GPTs를 만들었습니다. 1. 소재 연구 논문 읽기 데이터 기반 연구가 아니더라도 논문의 데이터는 소중한 자원입니다. 특히 소재 연구에서는 선행 연구에 나온 물성과 특성들이 매우 중요합니다. 소재 연구자들이 하는
생성 AI 연구 활용 한계와 제언
생성 AI는 연구에 큰 도움이 됩니다. 원하는 정보를 빠르게 찾아주기도 하고, PDF 파일도 읽을 수 있습니다. 그러나 명백한 근본적 한계가 있습니다. 1. 생성 AI 연구 활용 도구 ChatPDFConnected PapersConsensusElicitExplainPaperLitmusPerplexityPaperpileresearch rabbitScisp
생성 AI 연구 활용 가이드
ChatGPT가 등장한 직후부터 연구, 교육계가 들썩였습니다. 당장의 괴로운 글쓰기를 해결할 수 있기 때문에 많은 관계자들의 관심을 끌었습니다. 그만큼 뜨거웠던 찬반에 대한 논의 결과 정리되고 있는 내용을 요약합니다. 1. 결과 PDF 다운로드 링크: KoreanPDF download link: English 국내외 여러 기관에서 관련 가이드를 제