WEBVTT 00:01.370 --> 00:08.900 다시 한번 잠시 멈춰서 축하하는 순간입니다 오늘도 포옹하는 00:08.900 --> 00:18.110 트랜스포머 라이브러리에서 기술을 배우고 놀라운 성과를 거뒀으니까요 00:18.110 --> 00:22.640 파이프라인과 토큰라이저 외에도 모델을 사용할 수 있죠 00:22.640 --> 00:29.120 모델을 보고 다른 모델을 로드하고 모델을 실행해 농담만 하는 게 00:29.120 --> 00:37.250 아니라 다른 종류의 텍스트 생성 작업도 할 수 있어요 지난 주에 했던 것처럼요 00:37.340 --> 00:44.420 또한 프론티어 모델 API로 자신 있게 코드를 작성하고 멀티모덜 인공지능 어시스턴트를 비롯한 인공지능 00:44.420 --> 00:48.320 어시스턴트를 제작할 수 있으며 도구를 사용할 수도 있죠 00:48.320 --> 00:55.820 지금까지 배운 걸 합산하면 상당한 양의 학습이 될 거예요 앞으로 더 많은 00:55.820 --> 00:58.250 걸 배울 수 있겠죠 00:58.520 --> 01:03.890 다음 시간에는 Tokenizers와 모델로 프로젝트를 하나 더 할 겁니다 경험을 01:03.890 --> 01:05.720 좀 더 드릴 수 있도록요 비트 01:05.810 --> 01:12.500 그리고 오픈 소스 모델에 대한 추론을 계속 실행하고 LLM 솔루션을 구현할 01:12.500 --> 01:19.520 겁니다 프런티어 모델 호출과 오픈 소스 모델 호출을 결합하는 거죠 01:19.520 --> 01:22.610 유용한 비즈니스 응용 프로그램이 될 거예요 01:22.610 --> 01:28.400 얼굴 안기와 오픈 소스 수업을 이걸로 마무리하죠 01:28.400 --> 01:30.140 정말 기대돼요 01:30.140 --> 01:31.220 그때 봐요