고릴라의 오픈 함수 시스템의 최신 업데이트는 대규모 언어 모델과 다양한 API 간의 상호 작용을 향상시키는 강력한 기능을 도입했습니다. 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

1. 다국어 지원: 업데이트된 시스템은 기존의 다양한 프로그래밍 언어 지원에 더해 Java와 Python으로 작성된 API를 호출할 수 있게 되었습니다.

2. 병렬 함수 호출: 고릴라의 오픈 함수 v2를 통해 사용자는 여러 함수를 동시에 생성하고 실행할 수 있어 효율성이 향상되고 오류가 감소합니다.

3. 향상된 정확성과 호환성: 이 시스템은 이제 함수의 관련성을 더 잘 감지하여 오류를 줄이고 정확성을 높였습니다. 또한 다양한 데이터 유형을 지원하여 다양한 애플리케이션과의 호환성이 향상되었습니다.

4. 향상된 웹 서비스 통합: 고릴라의 오픈 함수 v2는 RESTful API 호출 처리를 개선하여 Slack, PayPal, Stripe와 같은 웹 서비스와의 통합 성능이 향상되었습니다.

5. seamless 통합: 이번 업데이트를 통해 고릴라의 오픈 함수 v2는 소셜 미디어에서부터 도구 활용에 이르는 다양한 애플리케이션에 대한 드롭인 대체재로 자리잡았습니다.

고릴라의 오픈 함수 v2를 시작하려면 Hugging Face에서 사전 학습된 모델을 설치하고 제공된 통합 가이드를 따라 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 강력한 업데이트를 통해 대규모 언어 모델의 활용 범위가 크게 확장되었습니다.

고릴라 에이전트 및 어시스턴트 마켓플레이스는 LLaMA, Anthropic, OpenAI와 같은 선도적인 AI 공급업체의 150개 이상의 인증된 에이전트에 대한 액세스를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 통합 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 추출, API 상호 작용 등 다양한 작업을 자동화하기 위해 에이전트를 쉽게 검색, 배포 및 사용자 정의할 수 있습니다.

이 마켓플레이스에는 에이전트 검증을 위한 진행률 표시줄이 있어 사용자가 이러한 에이전트의 개발에 기여할 수 있습니다. 예를 들어 Google Jobs 에이전트는 사용자 프롬프트에 따라 실시간 채용 공고를 제공하여 이러한 에이전트의 기능을 보여줍니다.

고릴라 에이전트 및 어시스턴트 마켓플레이스를 활용하면 사용자는 AI 기반 도구와 서비스의 다양한 생태계에 접근할 수 있으며, 이를 자신의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 워크플로를 간소화하고 대규모 언어 모델의 전체 잠재력을 애플리케이션과 프로젝트에서 활용할 수 있습니다.

GoX는 고릴라가 소개한 오픈 소스 런타임으로, 사용자가 최소한의 인적 개입으로 자율적인 대규모 언어 모델 애플리케이션을 실행할 수 있게 해줍니다. 이 혁신적인 플랫폼은 대규모 언어 모델로 구동되는 생성 코드를 실행하기 위한 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하는 동시에 작업을 커밋하거나 실행 취소할 수 있는 기능을 제공하여 안전성과 통제력을 보장합니다.

GoX의 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 자율 실행: GoX를 통해 대규모 언어 모델이 Slack 메시지 전송, 파일 관리 등의 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

2. 피해 제한: 이 플랫폼에는 작업 실행 후 검증 기능과 원치 않는 결과를 되돌릴 수 있는 실행 취소 기능 등 위험을 완화하는 기능이 포함되어 있습니다.

3. RESTful API 지원: GoX는 RESTful API 호출을 지원하여 다양한 웹 서비스 및 애플리케이션과의 seamless 통합이 가능합니다.

4. 웹 기반 인터페이스: 사용자는 GoX가 제공하는 직관적인 웹 기반 인터페이스를 통해 대규모 언어 모델 생성 코드를 생성, 편집 및 실행할 수 있습니다.

GoX를 활용하면 사용자는 대규모 언어 모델의 전체 잠재력을 활용하여 다양한 애플리케이션 및 서비스와 자율적으로 상호 작용할 수 있습니다. 이 오픈 소스 런타임은 안전하고 통제된 환경을 제공하여 사용자가 이러한 고급 AI 모델의 힘을 자신감 있게 활용할 수 있습니다.

GoX 시작하려면 고릴라 프로젝트의 문서를 방문하여 자신의 애플리케이션 및 워크플로에 이 혁신적인 런타임을 통합하는 단계별 가이드를 살펴보세요.

고릴라의 RAFT(Retrieval Augmented Fine-Tuning)는 대규모 언어 모델을 문서에 저장된 도메인별 지식을 더 잘 활용하도록 학습시키는 방법입니다. RAFT의 핵심 초점은 모델이 열린 책 설정에서 질문에 답할 때 관련 문서와 관련 없는 문서를 효과적으로 구분하여 정보를 추출하고 환각을 최소화하도록 미세 조정하는 것입니다.

고릴라는 RAFT를 통해 생물 의학 연구나 기업 데이터와 같은 특정 도메인에서 정확한 응답을 제공할 수 있도록 모델의 능력을 향상시키고자 합니다. 이 접근 방식은 상세한 지식 검색이 필요한 전문화된 작업에서 대규모 언어 모델의 성능을 높입니다.

RAFT 방법론은 모델이 자체 학습 지식에만 의존하는 것이 아니라 관련 문서에 포함된 정보를 효과적으로 활용하도록 학습시킵니다. 이를 통해 모델은 더 광범위하고 포괄적인 지식 기반을 활용할 수 있게 되어 더 정확하고 도메인별 응답을 제공할 수 있습니다.

RAFT 통합을 통해 고릴라의 대규모 언어 모델은 다양한 도메인별 문서에서 관련 정보를 더 잘 탐색하고 추출할 수 있게 되어 전문화된 애플리케이션에서의 전반적인 성능과 유용성이 향상됩니다.

이 종합적인 개요에서는 다양한 API와 서비스와 seamless하게 통합할 수 있는 강력한 도구인 고릴라 프레임워크의 최신 업데이트와 발전을 살펴보았습니다.

오픈 함수 버전 2의 도입으로 모델의 API 호출 기능, 다중 프로그래밍 언어 지원, 병렬 함수 호출 처리 능력이 크게 향상되었습니다. 이러한 개선을 통해 정확성이 높아지고 오류가 감소하며 다양한 애플리케이션과의 호환성이 향상되었습니다.

에이전트 및 어시스턴트 마켓플레이스는 또 다른 흥미로운 발전으로, 사용자에게 선도적인 AI 공급업체의 150개 이상의 인증된 에이전트에 대한 액세스를 제공합니다. 이 협력 플랫폼을 통해 사용자는 다양한 작업을 자동화하기 위해 에이전트를 쉽게 배포하고 사용자 정의할 수 있습니다.

furthermore, GoX라는 자율 대규모 언어 모델 애플리케이션을 위한 런타임의 도입을 통해 사용자는 최소한의 인적 개입으로 이러한 모델을 실행할 수 있습니다. 피해 제한 및 실행 취소 기능 등의 포함으로 위험을 완화하고 안전성을 보장합니다.

마지막으로 검색 보강 미세 조정(RAFT) 방법은 모델이 도메인별 지식을 효과적으로 활용할 수 있도록 개선하여 상세한 정보 검색이 필요한 전문화된 작업에서의 성능을 향상시킵니다.

이러한 업데이트는 고릴라 프레임워크가 대규모 언어 모델의 기능을 더욱 다양하고, 정확하고, 접근 가능하게 만들기 위해 노력하고 있음을 보여줍니다. AI 환경이 계속 발전함에 따라 고릴라 프레임워크는 이 분야의 지속적인 발전을 보여주는 증거가 될 것입니다.