원고작성은 우선 키워드를 입력해 주시면 됩니다. 키워드를 입력하시면, 하룹 인공지능은 이를 위한 그동안의 하룹 데이터베이스를 탐색하게 되며, 이를 기반으로 해당 키워드에 대하여 가장 글을 잘 써줄 수 있는, 수천개의 배열로 구성되어있는 하룹 인공지능의 맞춤화된 AI가 배정되게 됩니다. 이후 자연스럽게 원고를 써달라고 하거나, 이어서 써달라고 하시면, 2천자 원고가 몇초만에 바로 완료될 것입니다.

네 가능합니다. 물론 그냥 원고 써달라고 말만해도 알아서 다 해줄것이지만, 일반 ChatGPT를 쓰듯이 물어보셔도 됩니다. 또한 좀 더 구체적이고 디테일한 정보를 제공한다면 당연히 실시간으로 쿼리를 가져가기에 ChatGPT처럼도 쓸수 있습니다.

예를들어 "원고 써주세요, 원고작성해주세요, 원고부탁합니다, 원고작성" 등등으로 말하는것과 "전 이런걸 원하는데, 이렇게 저렇게 원고를 써주세요. 왜냐면 지금 상황은 이런상황이라 이런게 필요해서 그렇습니다" 라고 말하시면, 하룹 AI는 좀 더 이 맥락을 이해하고 원고를 작성하게 됩니다.

물론 대부분에 경우, 그냥 원고 써달라고 말해도 충분합니다.

네 당연히 가능합니다. 원고작성팀에게 원고를 작성해달라고 하는 대신, 좀 더 상황을 잘 말해준다면, 글을 더 잘 써줄 것입니다. 예를들어, 강남치과로 키워드를 잡고, "원고써주세요" 라고 말하는것보다는, 좀 더 디테일하게 "요즘 전 임플란트에 관심이 많습니다. 임플란트를 중점적으로 쓰고 싶어요. 그리고 저는 프리미엄 전략으로 약간 비싸니, 이것도 참고해주었으면 합니다. 잘 부탁합니다" 이렇게 작성하신다면, 하룹 원고작성팀은 이를 매우 잘 이해하여, 이를 반영하여 글을 작성해 줄 것입니다.

또는 이것은 일부 병원들에서 하룹원고작성팀을 매우 잘 애용하는 노하우(?)중 하나인데, 애초에 키워드에 입력을 "강남치과"가 아닌, "강남치과 임플란트"로 키워드를 설정하는것이 좋습니다. 그래야 애초에 하룹 인공지능에서 해당 원고를 가장 잘쓸 수 있는, 해당 키워드와 주요 시술에 사전 캐싱된 배열에 있는 가장 적합한 AI가 선출될 것이기 때문입니다. 그리고 나서 "참고로 저희는 임플란트 프리미엄 고가전략을 취하고 있습니다. 이것을 고려해서 작성해주세요" 라고 이런식으로 추가로 하고 싶은 말씀을 해 주시면 됩니다. (또는 그냥 원고 바로 써달라고 하셔도 충분히 잘 써줄 것입니다)

만약 키워드를 입력했는데도 불구하고, 하단에 인공지능이 안보이는것은, 다른 페이지를 갔다오시거나 새로고침을 하거나 한다면, 다른 이용자들과의 충돌을 방지하기 위하여, 인공지능이 배열에서 제외됩니다. 즉 키워드를 인지하고는 있으나, 중복으로 인한 오류문제와 성능저하문제를 해결하기 위한 방편으로, 이러한 경우는, 다시 한번 원고작성 요청을 하시면, 하룹 인공지능은 즉각 다시 해당 키워드에 대하여 가장 글을 잘 써줄 수 있는 AI배열을 찾아내어 배치시키게 됩니다. 이후 똑같이 편하게 원고를 작성하시면 됩니다.

보통 저희가 애드파인더를 출시하면서 선별된 그룹에게 가장 많이 들었던 말은, 하룹 인공지능은 어떻게 원고를 이렇게 잘쓰냐 입니다. 또한 유명한 AI기업에서 마저도 저희 하룹의 노하우를 궁금해하셔서 CTO분과 임원분께서 저희 본사까지 오시기도 하셨죠.

우선 다들 알다시피, 데이터양이 가장 중요하며, 어느수준의 데이터양 이상에서는 정제되고 가공되고 잘 분류된 데이터정리가 핵심인것도 대부분은 알고 계실 것이라 생각합니다. 이는 마치 다른 LLM들의 기본출력값과 똑똑함이 GPT4수준을 넘기가 힘든 원리와 비슷할 것이라 생각합니다.

심지어 직접 써보시면 아시겠지만, 일반적으로 GPT4보다 압도적으로 뛰어난것은 기본이고 GPT4를 통해 데이터를 일부 주고 글을 작성하는것보다도 하룹 인공지능이 글을 엄청나게 잘 써주는것을 어렵지 않게 느끼실 수 있으실것입니다.

이는 데이터를 가공하는 방식에 달려있으며, 이를 통해 백단에 파인튠 모델들과 일부 오픈소스에 인공지능들이 반드시 필요합니다. 또한 데이터는 임베딩으로 구성하여 쉽게 처리하고, 이를 다시 또 GPT4모델에 투입한 뒤, 비용최적화를 위해 구글팜2를 연결하거나 터보3.5를 이용하여 맥락을 다시 구성해야하죠. 물론 GPT4 비용은 부담되는 부분이 있지만 3.5와 팜2 그리고 자체구성하는 라마2등 물리는 AI구성만 잘 처리해놓는다면, 임베딩만을 통해서도 엄청난 성능향상이 이뤄집니다. 물론 그 데이터들을 각 언어에 맞게 조절시켜야하는것은 매우 기초적인 부분이라 설명하진 않겠습니다. 이만하면 엄청난 힌트를 꽤 드린것 같네요.

즉 병원분야에서 하룹 인공지능에 퀄리티를 따라잡기 힘든 이유는, 기본적으로 데이터양과 그 데이터를 처리하는 방식에 있으며, 또한 쿼리를 대폭 향상시켜줄 보조AI들의 역할을 통해, 아무리 대형 LLM모델 및 프롬프팅을 엄청나게 진행한 모델이라 할지라도 병원분야에서 하룹의 퀄리티를 따라잡기가 사실상 거의 불가한 수준에 가깝습니다.

그리고 놀라운것은 여기서 끝이 아닌, 조만간 또 큰 업데이트가 예정되어 있죠. 점점 갈수록 생성형AI쪽은 표본이 넓은 일반 대중들에게 집중해야할 것이고, 특정한 이러한 분야는 하룹이 절대적일 수 밖에 없게 될 수밖에 없을 것입니다.

네 하룹 원고작성팀을 이용하시면, 충분히 가능하십니다. 원고를 작성후 추가적인 부분을 더욱 작성해달라고 하면 됩니다. 보통 "이어서 작성해줘", "계속 작성해줘" 이렇게 일반적으로 ChatGPT같은곳에 말하듯이 말씀하시면 되므로, 전혀 복잡하거나 어려운것 없이 몇초만에 작성해 줄 것입니다.

아닙니다. 실제로 이용해보시면, 과거의 트렌드는 거의 95%이상 출력하지 않으며, 사실상 제로에 가깝다고 말해도 무방할정도로, 최신트렌드와 비교하여 원고를 작성합니다. 이는 엄청난 데이터를 쌓게되면 수많은 데이터들에 접근하게 되면서, 처리가 잘 못 되어질 수 있는 부분이나 하룹은 이러한 문제도 완벽히 해결하였습니다.

또한 완전 최신 데이터들로만 구성시킨 후 임베딩방식을 통해 글을 작성하더라도, 글 하나에 차라리 인간 시키는게 훨씬 나을정도로, 엄청난 API비용이 들게 될 수 있을것입니다. 그리고 그렇게 정제되지 않고 후처리가 되지 않은, 데이터방식으로 AI가 작동된다면, 글 퀄리티가 상당히 떨어지게 되죠.

하룹 원고작성팀은, 키워드가 입력되면, 수많은 정제된 데이터를 선별하고, 이를 사전에 캐싱처리한 AI들이 배열에서 추출됩니다. 또한 이는 3.5터보나 구글팜2로도 충분히 분류가 가능하죠. 대부분 생성형AI 서비스기업들이 비밀 비밀 하지만, 이러한 원리만 알면 GPT4는 너무 과하며, 사실 굳이 필요없습니다. GPT4를 쓴다고 내용이 더 좋아지는게 아니라, GPT4는 그냥 기본 성능자체가 좋은것이죠. 그러므로 데이터가 선별되면, 배열에서 추출된 하룹 AI가 배치되고, 또한 날짜를 기준으로 최신화된 정제된 데이터를 임베딩으로 받아오게 되는데, 이 역시 그냥 자연어 처리만 이해할 수 있는 수준에 AI라면 다 가능합니다. 날짜를 기준으로 캐싱된 AI들 배열을 체크한 뒤, 가장 적합한 AI모델구성을 배치하면, 과거내용이나 과거데이터가 섞일 위험이 아예 사라지죠.

이런게 바로 노하우이고, 차별화라는 점이고, 그렇게 하룹이 압도적인 이유입니다.

하룹 인공지능은 매일 업데이트가 되고, 더욱 많은 부분을 학습하고 처리하는 부분들이 계속 개선되고 있습니다. 이미 병원관련 부분에서는 확실히 일반 인공지능 성능을 뛰어넘은지 오래이며, 이외에 더욱 자연스럽고, 더욱 우수한 다양한부분을 위해 계속 업데이트가 되고 있기에, 성능이 점점 좋아짐을 느끼실 수도 있습니다. 하지만 대규모 업데이트건이 아닌 이상 굳이 발표하진 않으며, 하룹에서는 큰 업데이트가 있을때만 공식적으로 발표합니다. 하지만 지금 이순간도 모델들은 조금씩 더 계속 똑똑해지고 있습니다.

예를들어 일반인공지능에서는 처리하지 못하는 형태소분석이나, 경쟁분석, 그리고 리브라부터 C랭크 그리고 다이아와 다이와 플러스까지 이해하며, 이에 맞춘 굉장히 로직적인 원고를 쓸 수 있는것도 하룹이 유일합니다. 실제로 대충 인공지능을 통해 짜집기한 블로그와 하룹이 작성해준 원고를 수정해서 운영한 블로그의 차이는 실제 지수향상에 엄청난 차이를 보이고 있습니다. 또한 뿐만 아니라 마케팅전략이나 풀어내는 방식과 글의 내용 마저도 훨씬 더 뛰어나죠.

그리고 지금 이순간도 하룹 인공지능은 계속 더욱 똑똑해지고 있습니다.