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메타는 자사의 챗봇, 메타AI를 최신 대형 언어 모델인 '라마3'로 업그레이드했어요. 메타AI는 페이스북, 메신저, 인스타그램, 왓츠앱에서 검색 바, 게시물, 피드, 채팅을 통해 사용할 수 있으며, 미국, 영국, 호주, 캐나다, 남아프리카, 싱가포르 등 12개 국가에서 영어로 우선적 제공돼요☕️
🔑 주요 이슈:
- 데이터 및 정보 제공: 메타AI는 구글과 빙의 지원을 받아 실시간 데이터 제공, 질문 응답, 추천 제공, 게시물과 리얼스, 채팅 내 정보를 찾습니다🔎
- 이미지 생성기 Imagine: 새로운 ‘Imagine’ 이미지 생성 기능은 현재 베타 버전으로 왓츠앱과 웹사이트에서 제공됩니다. 이 기능은 사용자가 타이핑하는 동안 실시간으로 이미지를 생성하고, 애니메이션화하거나 GIF로 변환할 수 있습니다🎨
- 독립적 채널: 메타AI는 meta.ai 사이트에서도 접근 가능하며, 사용자는 여기에서 대화를 저장할 수 있습니다. 또한 미국에서는 레이밴 메타스마트 글래스를 통해 접근할 수 있습니다😎
🤨 메타는 '라마3'를 기반으로 한 메타AI가 이전 모델보다 더 똑똑하고 빠르며, 안전하다고 밝혔습니다. 또한 메타의 SNS 플랫폼 내 검색창에 통합되어 있어, 사용자에게 보다 통합적인 경험을 제공해요.
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✨ LLM에게 "차례대로 생각해보라 (thinking step-by-step)"라고 지시하는 Chain-of-Thought (CoT)는 가장 대표적인 프롬프트 엔지니어링 테크닉인데요, XML 태그를 활용해서 CoT를 좀 더 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 소개해요.
✔️ 추론과 응답을 쉽게 분리하기 위해 XML 태그 <thinking>과 <answer>를 활용할 수 있어요.
- 사용자 : [특정 Task 제시] 질문에 답하기 전에, <thinking></thinking> 태그 안에서 단계별로 생각하라. 그런 다음, <answer></answer> 태그 안에서 최종 답변을 제공하라.
✔️ Assistant role에 <thinking> 태그를 미리 채우는 것도 가능해요. 그러면 LLM은 <thinking> 태그 내에서 추론을 완성하고, 최종 답변을 <answer> 태그 사이에 제공할 거에요.
- Assistant (prefill) : <thinking>
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