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Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data.
https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques
베센트, Anthropic의 새로운 AI 관련 논의를 위해 은행 CEO들을 긴급 소집 - BBG
- 美 재무장관 베센트와 연방준비제도 의장 파월은 Anthropic의 최신 인공지능 모델이 더 높은 수준의 사이버 위험 시대를 초래할 수 있다는 우려와 관련하여 월가 주요 은행 경영진들을 긴급 회의에 소집.
- 해당 회의는 Anthropic의 Mythos가 제기하는 잠재적 미래 위험에 대해 은행들이 인지하고, 자사 시스템을 방어하기 위한 대비책을 마련하고 있는지 확인하기 위한 목적이었다고, 관련 사안에 정통한 인사들이 밝혔음.
- 규제 당국은 새로운 유형의 사이버 공격 가능성을 금융 산업이 직면한 가장 큰 위험 중 하나로 보고 있으며, Anthropic의 Mythos는 주요 운영체제(OS)와 웹 브라우저에서 취약점을 식별하고 이를 악용할 수 있는 보다 강력한 시스템으로 평가되고 있음.
※ 위에 올린 Mythos의 영향력에 대한 경각심이 확대
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