From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.470 --> 00:01.100 |
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글쎄요 |
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00:01.130 --> 00:02.000 |
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환상적이에요 |
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00:02.030 --> 00:06.560 |
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이번 주말이면 끝나요 다시 도전이 기다리고 있다는 뜻이죠 방금 제가 여러분께 |
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00:06.560 --> 00:10.580 |
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그래디오 사용자 인터페이스를 구축하라고 과제를 드렸는데도요 |
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00:10.580 --> 00:11.750 |
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하지만 쉬운 도전이죠 |
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00:11.750 --> 00:12.680 |
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할 수 있어요 |
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00:12.680 --> 00:13.640 |
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별말씀을요 |
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00:13.640 --> 00:14.990 |
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더 어려운 과제가 필요해요 |
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00:14.990 --> 00:17.360 |
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이번 주 후반에는 더 어려운 과제가 기다리고 있죠 |
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00:17.360 --> 00:25.130 |
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마지막 챌린지는 중요한 비즈니스 응용 프로그램을 만드는 겁니다 나중에 이 과정을 통해 |
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00:25.130 --> 00:26.690 |
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사용할 거죠 |
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00:26.690 --> 00:32.750 |
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하지만 그걸 위해 만들 필요는 없어요 제가 만들 거니까요 |
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00:32.750 --> 00:35.690 |
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하지만 해 본 사람이라면 정말 도움이 되죠 |
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00:35.690 --> 00:39.680 |
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어떤 사업에서든 사용할 수 있는 거죠 |
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00:39.710 --> 00:45.830 |
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이 도구는 모든 비즈니스에 적용될 겁니다 여러분께 유용할 거예요 제가 보장하죠 |
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00:46.220 --> 00:48.140 |
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이게 그 결과예요 |
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00:48.140 --> 00:58.940 |
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합성 테스트 데이터를 생성하는 자신만의 도구를 만드세요 테스트 데이터 생성기 오픈 소스 모델이요 |
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00:59.180 --> 01:01.970 |
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정말 귀한 거예요 |
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01:01.970 --> 01:06.380 |
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데이터 세트 생성에는 여러 가지 목적이 필요해요 |
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01:06.380 --> 01:14.600 |
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저는 여러분이 어떻게 하고 싶은지 결정할 수 있는 아주 폭넓은 권한을 드리고 싶습니다. 하지만 제가 |
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01:14.600 --> 01:21.590 |
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원하는 것은 여러분이 원하는 데이터 세트를 묘사할 수 있는 것입니다. 제품에 대한 |
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01:21.590 --> 01:29.420 |
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설명일 수도 있고, 어 구인 공고일 수도 있습니다. 여러분의 제품이 무엇인지, 여러분이 작업하고 |
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01:29.450 --> 01:36.260 |
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있는 데이터는 어떤 종류인지, 그리고 다양한 출력과 다양한 테스트 세트를 꿈꿀 |
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01:36.260 --> 01:47.300 |
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수 있도록 하는 것입니다. 이로써 앞으로 여러분의 비즈니스 영역에서 실험할 때 사용할 수 있을 수 있을 거예요. |
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01:47.300 --> 01:55.610 |
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이 합성 데이터 발생기는 여러분과 저, 그리고 이걸 위해 귀중한 도구가 될 겁니다 이 과정과 |
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01:55.640 --> 01:59.090 |
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미래의 사업 문제에 있어서요 |
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01:59.090 --> 02:03.890 |
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시간을 투자할 가치가 있고 그러데이션 UI를 적용할 가치가 있어요 |
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02:03.920 --> 02:05.720 |
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아주 쉬운 부분이에요 |
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02:05.720 --> 02:08.420 |
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그래서 저도 도전해 보려고요 |
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02:08.450 --> 02:11.060 |
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뭘 하든 비즈니스 영역에 적용되죠 |
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02:11.060 --> 02:13.790 |
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유용하고 정말 즐기실 수 있어요 |
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02:16.160 --> 02:25.250 |
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그러면 3주 차를 마무리합니다 여정의 3주 차를 마무리하면 능숙한 LM 엔지니어가 |
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02:25.250 --> 02:27.800 |
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되는 거죠 |
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02:27.830 --> 02:31.790 |
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물론 개척 시대 모델로 이미 코드를 만들 수 있죠 |
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02:31.790 --> 02:34.940 |
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이제 와서 이런 말 하는 거 지겹죠? |
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02:34.940 --> 02:37.100 |
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인공지능 보조를 만들 수 있어요 |
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02:37.100 --> 02:39.980 |
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멀티모덜이 될 수도 있고 도구를 사용할 수도 있죠 |
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02:39.980 --> 02:46.010 |
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여러 명의 작은 요원들로 구성해 전문 임무를 수행할 수도 있죠 |
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02:46.040 --> 02:52.460 |
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물론 이 시점에서 여러분은 프런티어 모델에 호출하는 LM 솔루션을 만들 수 있죠 |
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02:52.460 --> 02:54.680 |
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오픈 소스 모델을 호출할 수 있어요 |
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02:54.680 --> 03:03.080 |
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파이프라인 API를 사용할 수 있습니다 일반 추론 작업을 수행하기 위해 다양하게 사용하죠 |
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03:03.080 --> 03:10.550 |
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하위 레벨의 얼굴 포옹 API를 사용할 수도 있습니다 토큰라이저와 추론 작업을 위한 |
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03:10.550 --> 03:11.780 |
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모델을요 |
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03:12.470 --> 03:18.980 |
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다시 한번 축하드려요 다음 주에는 자랑스러워하세요 |
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03:19.010 --> 03:20.990 |
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다음 주엔 화제를 바꾸죠 |
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03:20.990 --> 03:23.240 |
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가시가 돋친 질문이네요 |
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03:23.240 --> 03:24.980 |
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Get it, get it get it get it |
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03:24.980 --> 03:31.010 |
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실제로 도움이 될 만한 훌륭한 자원이 많은 곳이죠 |
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03:31.010 --> 03:37.440 |
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주어진 작업에 맞는 모델을 어떻게 고르느냐가 관건이죠 |
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03:37.440 --> 03:39.870 |
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모델도 많고 옵션도 많아요 |
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03:39.870 --> 03:41.220 |
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직원용이에요 |
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03:41.250 --> 03:43.290 |
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비공개 소스인가요 오픈 소스인가요? |
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03:43.290 --> 03:48.000 |
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하지만 어떤 길을 택하든 가능성은 무궁무진해요 |
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03:48.000 --> 03:52.830 |
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특정 문제에 어떤 게 적절한지 어떻게 탐색해야 할까요? |
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03:52.830 --> 03:53.850 |
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그게 핵심이에요 |
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03:53.880 --> 03:55.470 |
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어떤 문제냐에 따라 다르죠 |
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03:55.470 --> 03:58.650 |
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다른 문제에는 다른 모델이 적합하죠 |
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03:58.650 --> 04:00.660 |
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어떻게 하는지 보여드릴게요 |
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04:00.990 --> 04:02.550 |
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LMS를 비교할 거예요 |
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04:02.550 --> 04:03.720 |
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리더보드를 사용할 거예요 |
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04:03.720 --> 04:04.950 |
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아레나에서 할 거예요 |
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04:04.950 --> 04:08.070 |
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우리도 아레나에서 작업 좀 하려고요 |
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04:08.070 --> 04:09.360 |
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재미있을 거예요 |
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04:09.360 --> 04:15.930 |
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실제 업무로서 과거와는 다른 방향으로 갈 겁니다 아주 간략하게 |
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04:16.020 --> 04:21.780 |
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한 번 했지만요 프론티어 모델과 오픈 소스 모델을 이용해 |
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04:21.780 --> 04:29.490 |
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코드 생성 문제를 해결하면서 코드 생성을 살펴볼 거예요 |
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04:29.490 --> 04:33.060 |
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새롭고 흥미로운 관점이 될 거예요 |
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04:33.060 --> 04:38.910 |
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다음 주가 정말 기대돼요 여러분이 벌써 이렇게 많이 발전하고 |
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많은 기술을 습득한 게 정말 인상적이에요 |
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04:43.110 --> 04:49.140 |
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적절한 LLM을 선택해서 4주 차에 만나요
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