마무리하기 전에 이번 주 과제를 소개하고 뭘 할지 말씀드릴게요
이것도 아주 재미있을 것 같아요
우리가 함께 하는 모든 프로젝트가 즐거웠으면 좋겠어요
여러 방면으로 확장할 흥미로운 프로젝트를 구상 중이에요
지난번에 했을 때 음성으로 몇 분짜리 회의를 생성하는 시스템을
만들었죠
이번에는 완전히 다른 걸 할 거예요
코드 작성에 관한 거예요
특히 아이디어는 코드 변환에 관한 것이 될 겁니다 bloop에서 영감을 받은
것 같네요
정말 기발한 아이디어예요
이 경우에 우리가 하려는 것은 성능을 향상시키기 위해 디자인된 제품을 만드는 것입니다 파이썬 을 C+로
변환함으로써 성능 결정적 코드를 개선하는 것이죠
더 있어요
그게 목적이죠
파이썬 을 C+로 변환하는 방법을 알아보려고 해요
더 있어요
개척자 모델을 사용할 거예요
오픈 소스 모델로도 할 거예요
그리고 그 결과의 성능을 비교해볼 거예요
하지만 작업에 가장 적합한 llms부터 선택해야 해요
그게 어려운 점이죠
재미있을 것 같아요
LLM의 도움으로 코드 최적화를 어떻게 수행하는지 보죠
하지만 먼저, 4주차 둘째 날을 간단히 정리하죠
한 번만 더 할게요
이런 얘기 지겹겠지만 당신이 할 수 있는 모든 걸 상기시켜 주고 싶어요
프론티어 모델과 코드를 만들 수 있습니다 도구를 사용하는 인공지능 조수 제작도 포함해서요
오픈 소스 솔루션도 구축할 수 있습니다 다양한 추론 작업과 얼굴 포옹 얼굴 포옹, 토큰라이저
모델 등을 통찰력 있는 낮은 수준의 API를 통해 진행 상황을 파악할
수 있고 유연성도 커지며 나중에 꼭 필요한 기능이 되겠죠
지금은요?
이제 프로젝트에 맞는 LLM을 자신 있게 선택할 수 있는 위치에
서길 바랍니다 리더보드, 아레나스 등 여러 리소스에서 얻은 실제 결과에 기반해서요
올바른 LLM을 선택하라고 하면 보통 올바른 2, 3개의 LLM을
선택하게 됩니다 프로토타입으로 가서 다음 번에 가장 잘 작동하는 것을 선택하기 위해서요 모델의 코딩 능력을
평가하는 방법을 더 깊이 아셔야 합니다 코드 생성하기 위해 선구 모델을 사용했고
코드를 생성하기 위해 LM을 이용해 솔루션을 구축했죠
숙련된 LLM 엔지니어가 되려면 배워야 할 또 다른 기술이
되는 거죠
거기서 봐요