전체 뉴스
-
"일은 줄었는데 잘릴까봐 걱정"…여의도 증권맨 '딜레마' [AI가 일한다 上]
... AI에 맡겨 리포트 초안까지 뽑아낸다. 증권사와 금융기관들이 업무에 AI를 활용하는 방식은 크게 세 가지다. 우선 내부망에서만 쓸 수 있는 '경량화 대규모언어모델'(sLLM·small Large Language Model)을 직접 만들어 활용한다. 금융감독원은 이미 메타의 오픈소스 코드인 라마3를 기반으로 자체 개발한 '챗fss'를 만들어 쓰고 있다. 대부분의 증권사들도 같은 방식으로 내부 데이터 기반의 AI 챗봇을 ...
한국경제 | 2025.10.06 17:53 | 신민경/한경우
-
'LG 이지 TV' 출시, 시니어 TV 시장 연다
... 노래방 기능을 사용할 때는 별도의 마이크 필요 없이 리모컨을 마이크로 활용할 수 있어 편리하다. 리모컨의 AI 버튼을 누르면 시간대별 사용 패턴을 기반으로 고객 맞춤형 키워드를 제안하는 'AI 컨시어지', LLM(Large Language Model) 기반으로 고객의 발화를 이해하고 의도를 추론해 검색하는 'AI 서치' 등 2025년형 LG AI TV의 편리한 기능을 그대로 이용할 수 있다. LG전자는 이달 29일 20시 온라인브랜드샵(LGE.COM)에서 진행하는 ...
한국경제 | 2025.09.25 10:14 | WISEPRESS_AI
-
로봇용 데이터를 개방한 휴머노이드 기업 아지봇[테크트렌드]
중국 기업들의 휴머노이드 기술이 빠르게 발전하고 있다. VLA(Vision-Language-Action)와 같은 최신 로봇용 AI 기술을 신속하게 도입하는 동시에 AI 개발에 필요한 학습용 데이터를 꾸준히 축적한 덕분이다. 아지봇(AgiBot Innovation Technology)은 자사 발전의 토대인 내재화된 데이터 세트를 적극적으로 개방하고 있다. 관련 생태계를 구축하고 구심점 역할을 확보해서 휴머노이드 관련 솔루션 기업으로의 발전을 꾀하고 ...
한국경제 | 2025.09.19 06:00 | 한경비즈니스외고
이미지
동영상
-
동영상 보기
'인플레 진전' 삭제에 월가 뒤집혔는데 파월 "단순 문구 정리" [김현석의 월스트리트나우]
한국경제 | 2025.01.30 07:57
-
동영상 보기
재즈 피아노 트리오를 전설적 장르로 만드는 피아니스트들 누구?
한국경제 | 2024.05.10 13:22
-
동영상 보기
불붙은 AI 챗봇 전쟁…MS·구글, 마지막에 웃을 기업은? [서기열의 실리콘밸리나우]
한국경제 | 2023.02.15 17:29
사전
- 언어 모델 [language model] 경제용어사전
-
대용량의 텍스트에서 언어 이해 능력과 지식을 학습하도록 훈련된 AI 모델을 뜻한다. 언어모델은 딥러닝을 통해 수많은 데이터를 미리 학습하고, 여기에서 정보를 추출하고 분류해, 이를 자연스러운 문장으로 표현하며 대화를 이어갈 수 있는 모델로, 사실상 '생성형 AI'의 핵심기술로 알려져 있다. 대표적인 언어모델로는 구글의 BERT, OpenAI의 GPT-3 등이 있다. 이들은 대화 시스템, 자동 번역, 요약, 검색 등 다양한 분야에서 활용되고 있다...
- GPT-4V 경제용어사전
-
Open Ai에서 개발한 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM). GPT-4의 후속 버전으로 텍스트는 물론 이미지, 음성, 영상 등을 분석하고 결합해 다양한 결과물을 얻을 수 있다. 텍스트 위주였던 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 챗GPT가 나온 지 1년도 안 돼 한 단계 진화한 모델이 나온 것이댜.
- 라마 [Large Language Model for Applications] 경제용어사전
-
2023년 2월 24일 페이스북의 모회사인 메타(Meta)가 오픈 소스 형태로 공개한 AI언어 생성 모델. LLaMA는 단일 시스템이 아니라 매개변수(파라미터)가 70억 개부터 130, 330, 650억 개에 이르기까지 다양한 크기의 모델 4종으로 구분된다. 라마의 특징은 '가벼운 몸집'이다. 생성형 AI의 성능을 결정하는 파라미터(매개변수)가 구글이 공개한 LLM 팜2가 5400억 개, 오픈AI의 GPT-3.5가 1750억 개에 비해 확연히 ...