안녕하세요 오랜만에 또 글을 씁니다. 요즘 많은 분들이 Agent를 활용해서, AI Product를 만들고 계신데요, 그중에서 우리가 일반적으로 사용하는 gpt에도 들어있는 기능을 한번 구현해보고자 합니다. 우리가 GPT에 질문을 할 때 "테슬라 모델3에 황금색 필름 래핑한 모습인 사진 보여줘" 같은 질문을 하게 된다면. GPT는 DALL-E-3를 호출하여 이미지를 생성하고 쳇 화면에 표출해 주곤합니다.이런 이미지는 어떻게 쳇 화면에서 바로 인식하고 생성하는것일까요? 바로 ReAct Agent같은 반응형을 이용하면 가능합니다. Agent는 다양한 Tool을 등록하고 등록된 tools를 Agent LLM이 질문(요구사항)에 따라 어떤 도구를 사용할지 판단하는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 이미지를 생성해야..

얼마전 Open AI의 API를 활용하여 간단한 체팅을 구현해보는 글을 올렸었는데요 이번에는 그 GPT모델을 내가 직접 Fine Tuning해보도록 하겠습니다. 먼저 GPT의 Fine Tuning은 다음과 같을 때 하게됩니다. Introduction Fine-tuning lets you get more out of the models available through the API by providing: Higher quality results than prompting Ability to train on more examples than can fit in a prompt Token savings due to shorter prompts Lower latency requests OpenAI's text..

최근들어서 GPT를 활용하여 할 수 있는 일들이 늘어나고 있습니다. 가령 내가 코드를 작성하더라도, 디버깅에 어려움을 겪고 있는경우에도, 작성한 쿼리가 정말 최적화가 돼 있는지 등 다양한 방면에서 개발에 도움을 주고 있다보니 문득 궁금해져서 API를 사용하여 어떻게 동작하는지 알아보고자 합니다. API에 대한 자세한 내용은 Open AI에서 제공하는 페이지를 확인하시기 바랍니다. 가령 API키 발급같은 것이요. https://platform.openai.com/signup 먼저 저는 Python 3.11버전을 사용했습니다. 1. Python Library install pip install --upgrade openai 2. 간단한 코드 작성 from openai import OpenAI import r..