능숙한 LLM 엔지니어가 되기까지 30% 정도 성장한 기분이 어떤가요?
큰 성과를 거두고 큰 진전을 이룬 걸 축하하는 시간을 가져요
여러분도 그런 걸 느끼셨으면 해요
기술이 좋아진 것 같고 며칠 전보다 훨씬 많은 걸 할 수 있을
것 같고 앞으로도 그럴 거예요
여러분이 습득하는 기술과 지식을 계속 발전시킬 거예요
그래서 더 많은 걸 할 수 있죠
하지만 이미 할 수 있는 건 이미 개척지를 이용해 자신감 있게 코드를 작성할 수 있죠
도구를 이용해 다중 모듈 인공지능 보조를 만들 수 있죠
이제 페이스 파이프라인을 껴안는 게 익숙해졌죠
파이프라인을 이용해 추론 작업을 실행할 수 있습니다 다양하고 공통적인 머신 러닝 작업들에
걸쳐서요
다음 시간에는 낮은 레벨의 트랜스포머 API에서 토큰라이저를 다룰 겁니다 토큰에 대해 이미 얘기했고
웹 사용자 인터페이스를 통해 Gpts 토큰라이저를
살펴봤죠
이제 코드를 이용해서 텍스트를 토큰으로 변환하고 다시 돌아오도록 하죠
그 일부로 특별한 토큰 같은 걸 이해하게 될 거예요
예전에 잠깐 잡담도 했는데 곧 다 해결될 거예요
보람이 있을 거예요
내가 심은 씨앗이 합쳐질 거예요
LLM으로 전달되는 토큰의 모양을 살펴보죠
채팅 템플릿이라는 것도 살펴보면 이 모든 게 아주 중요한 기본 자료가 될 겁니다
다음 시간에도 함께 살펴보고 싶네요