넷째 날은 정보가 많은 날이었어요
여러분이 여기서 유용한 걸 배우셨길 바랍니다 이미 토큰이나 컨텍스트 같은 것에
익숙한 분들도 Windows가 픽업한 게 한두 개 있다면 그걸 좀 더 자신 있게
실행할 수 있길 바라요
이건 기본 기술이고 앞으로 몇 주 동안 계속 사용할 겁니다 이걸
토대로 상업적 문제에 적용할 거예요
이제 오픈AI와 llama를 호출하는 코드를 작성해서 지금까지 다룬
요약 사용 사례를 요약해 보겠습니다 이제 여섯 가지 프런티어 모델을 비교해 보죠
사실 그 이상이죠 왜냐하면 01 미리보기와 GPT 40에 노출됐거든요
클로드 아티팩트 같은 것도요
특히 이 질문에 답할 수 있는 학생이 거의 없다는 걸 알아요 그
문장에 A가 몇 개나 들어가는지요
왜 그들이 힘들어했는지도 짚고 넘어갈 필요가 있어요
보시면 아시겠지만 모델로 전송될 때마다 텍스트가 토큰화되기 때문입니다
모델은 토큰에 대해서만 알고 있죠
그래서 그런 관점에서 보면 글자를 세는 건 아무 의미가 없어요 이미 합쳐진
토큰들만 보이니까요 글자의 의미가 없는 토큰들이죠
그래서 LLM에 대해 아주 어려운 질문인 겁니다 하지만 01 프리뷰처럼
단계별로 이성과 생각을 할 수 있고 스펠트가 어떻게 필요한지 이해하는 건 가능하죠
당혹스러움도 그 역할을 할 수 있었죠
그건 아마 지식을 통해 찾아볼 수 있었기 때문일 거예요
그 위에 또 다른 건물을 지었잖아요 트랜스포머의 역사와 현재의 모습을 이해하기
위해서요
토큰과 컨텍스트 윈도우를 토큰화하는 것의 의미 그리고 어떻게 입력만 하는 것이 아닌지를요
지금까지의 대화 전부요
이제 API 비용도 알고 API 비용을 어디서 찾을지도 알죠 큰 모델과
관련된 컨텍스트 창도요
네
다음 강의는 정말 재미있을 거예요
이번엔 당신이 코딩을 해요
OpenAI API 코딩에 대한 자신감이 생기게 되죠
다양한 테크닉을 사용할 겁니다 여러분은 비즈니스 솔루션을 구현할 겁니다
도매에 가까운 비즈니스 솔루션이죠
LMS에 대한 몇 가지 다른 호출이 포함될 겁니다 몇 분 안에 get get을 완료하도록
하죠
훌륭한 실험실이고 운동으로 끝날 거예요
그럼 지체 없이 오늘은 이만하고 내일 첫 주 프로젝트로 만나요