전통적인 머신 러닝을 배우는 동안 절 참아주셔서 감사해요
저희에게 유용했던 것 같아요 너무 불쾌하지 않으셨으면 해요
저처럼 비트도 즐기면서 직접 모델을 만들어 보기도 했죠
나란히 있는 모습을 보시죠
무작위 모델로 시작했는데 현실에서 341달러나 차이가 나더군요
그리고 지속적인 모델을 썼는데 훨씬 잘 나왔지만 여전히 146달러가 모자랐어요
그런 다음 제대로 된 모델을 만들었죠 특징과 선형 회귀 모델요
139달러로 훨씬 더 벌었죠 단어 봉지 모델 카운트베이터라이저와 114달러로요
조금 실망스러웠던 건 강렬한 단어 2개를 겹쳤을 때 115달러가 나왔다는 거예요
두 벡이라는 단어의 400차원이란 걸 아셨을 겁니다 단어 모델에는 1,000차원이
있지만 그래도 두 벡이라는 단어의 400차원은 너무 과하다고
생각하실 거예요
그런 벡터에는 훨씬 더 많은 신호가 있어서 더 나은 결과를 기대할 수 있죠
그래서 좀 실망스러웠지만 비트를 빠르게 메꿨죠
우선 지원 벡터 머신을 사용할 때 조금 더 나아집니다 그런데 임의의
숲이 97달러짜리 오류로 문제를 해결하죠
97달러가 여전히 실망스럽다는 의견도 있어요
제품 가격을 예측한 것만으로도요
하지만 이건 말씀드리죠
직접 가서 제품을 골라 보고 맹목적으로 가격을 매겨 보세요
쉽지 않아요
의외로 어렵네요
LED 라이트가 나왔을 때 보셨었죠 조금 전에 본 예제인데요
제가 그걸 봤는지는 모르겠지만 40달러 정도라고 생각했을 거예요
200달러 정도였어요
그래서 사실 묘사를 하는 것만으로 이해하기가 정말 어려워요
여긴 몇 등급이에요?
전자 제품일 수도 있고 전자제품일 수도 있고 다른 제품일 수도 있지만
97달러 이내로 좁히는 건 우리가 고른
모든 분야에서 쉽지 않아요
테스트 세트에서 평균 97달러 이내로 들어온 건 나쁘지 않아요
나쁘지 않네요
하지만 더 잘할 수 있어요
두고 봐야죠
좋아요
여기까지 오느라 고생했어요
정말 즐거운 시간이었어요
어쨌든요
저를 참아주셨는데 괜찮으셨길 바라요
하지만 걱정 마세요 우리가 변방으로 갈 때가 왔어요
다음에 프론티어 모델을 이용해 상업적 문제를 해결할 때는
GPT 4 미니와 함께 달리면서 성능을 확인해 보죠
그리고 용기를 낼 거예요
목표를 높게 잡고 이 거대한 GPT 40 맥시와 데이터 집합을
시험할 겁니다 8월에 출시된 풀 버전 프런티어 버전이죠
우리에겐 큰 시험이 될 거예요
어떻게 될지 봐야죠
기억하셔야 할 것은 LLM에게는 꽤나 어려운 일입니다 왜냐하면 우리는 기본적으로 어떤 훈련 데이터도 제공하지
않을 것이기 때문이죠
훈련 데이터를 제공했던 전통적인 모델과는 달리 테스트 데이터를 LLM에
보낼 겁니다 그리고 세속적인 지식을 바탕으로 얼마나 얻을 수 있다고 생각하나요? 값어치는
얼마나 될까요?
설정하기 쉬운 문제는 아니죠
전통적인 머신 러닝 모델은 여러모로 큰 이점이 있어요 훈련 데이터 집합을 바탕으로
훈련했다는 점이죠
이 개척 시대 모델의 경우 그냥 설명을 해 줄 거예요 가격
같은 거요
다음 영상에서 어떻게 하는지 보죠 get it get it