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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00:00.980 --> 00:04.040 |
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둘째 주, 5일째예요 |
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00:04.070 --> 00:09.050 |
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2주 차 마지막 날입니다 많은 일이 벌어지고 있죠 |
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00:09.050 --> 00:16.100 |
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계속 함께해 줘서 정말 고마워요 보람을 느끼게 해 줄게요 오늘은 |
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00:16.100 --> 00:18.620 |
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정말 재미있을 거예요 |
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00:18.620 --> 00:21.530 |
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Get it가 기대되네요 |
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00:21.890 --> 00:24.410 |
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둘째 주의 대망의 결말이죠 |
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00:24.740 --> 00:27.800 |
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전 계속 여러분이 뭘 할 수 있는지 말할 거예요 |
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00:27.800 --> 00:32.840 |
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트랜스포머의 성공을 축하하는 건 정말 중요해요 |
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00:32.840 --> 00:38.660 |
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프론티어 API에 대항해 코드를 작성할 수 있고 인공지능 보조를 만들 수 있고 전문 지식을 줄 도구를 |
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00:38.660 --> 00:39.800 |
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추가할 수 있죠 |
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오늘은 에이전트를 소개하죠 |
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00:42.440 --> 00:48.650 |
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요원이 보다 진보된 순차적 작업을 수행하는 방법을 얘기했죠 |
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00:48.650 --> 00:56.450 |
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그리고 아주 재미있는 걸 할 거예요 에이전트와 도구를 이용해 다중 모듈 인공지능 보조를 만드는 거죠 |
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00:57.620 --> 00:59.390 |
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에이전트가 뭐죠? |
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00:59.720 --> 01:01.190 |
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요원이라고 해야겠죠 |
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01:01.220 --> 01:02.390 |
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에이전트 I요 |
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01:02.420 --> 01:02.900 |
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에이전트요 |
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01:03.530 --> 01:07.790 |
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다양한 상황에서 사용할 수 있는 우산형 용어 중 하나죠 |
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01:07.790 --> 01:12.140 |
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사람마다 다른 의미를 가질 수 있는 거예요 |
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01:12.140 --> 01:17.660 |
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하지만 일반적으로 사람들은 자율적인 소프트웨어 엔터티라고 하죠 |
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01:17.660 --> 01:25.640 |
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입력 프롬프트와 텍스트 생성에서만이 아니라 다른 작업도 수행할 수 있죠 |
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01:25.820 --> 01:27.530 |
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전형적인 특징이죠 |
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01:27.530 --> 01:28.700 |
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자율적이라 치죠 |
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01:28.700 --> 01:33.740 |
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일종의 기관이 있고 목표 지향적이며 어떤 일을 하려고 |
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01:33.740 --> 01:37.520 |
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설정하고 작업에 구체적이죠 |
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01:37.520 --> 01:42.620 |
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보통 한 가지에 특화된 사람들이에요 |
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01:43.010 --> 01:48.230 |
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에이전트 프레임워크라는 것의 일부로 설계되었는데 인간의 |
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01:48.230 --> 01:55.190 |
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제한적인 개입으로 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 에이전트가 상호 작용하는 |
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01:55.190 --> 01:56.450 |
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환경이죠 |
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01:56.450 --> 02:00.020 |
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인간에게 요청하는 요청 대응 상황이 아니에요 |
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02:00.020 --> 02:06.150 |
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하지만 이런 환경을 상상해 보세요 작업을 수행하기 위해 기존 소프트웨어와 상호 |
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02:06.150 --> 02:12.690 |
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작용하기 위해 다중 소프트웨어 에이전트가 llms의 조합이 될 수 있는 환경이요 |
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02:12.690 --> 02:19.770 |
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여러분이 기대할 수 있는 기능은 메모리와 지속성인데 요청 응답을 |
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02:19.770 --> 02:26.820 |
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넘어서 의사 결정과 오케스트레이션을 할 수 있고 무엇을 계획할 |
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02:26.820 --> 02:30.750 |
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수 있는지에 관한 거죠 |
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02:30.930 --> 02:36.240 |
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때로는 환경의 문제일 뿐입니다 그에 대한 어떤 계획으로 코드되어 있는 거죠 |
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02:36.240 --> 02:40.410 |
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계획을 책임지는 LLM이 있을 때도 있어요 |
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02:40.410 --> 02:45.840 |
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복잡한 문제를 작은 문제로 쪼개서 다른 모델이 해결하도록 |
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02:45.840 --> 02:47.400 |
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하는 모델이죠 |
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02:47.880 --> 02:53.310 |
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도구를 사용하는 건 유전적 인공지능의 예죠 |
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02:53.310 --> 02:59.370 |
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이제 익숙해지셨겠지만 모델에 데이터베이스나 인터넷 연결 등 |
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02:59.370 --> 03:06.910 |
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원하는 모든 것에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다 기능에 액세스를 제공하고 |
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03:06.910 --> 03:10.450 |
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어떻게 작동하는지도 아니까요 |
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03:10.450 --> 03:17.440 |
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그냥 if문인 걸 알지만 이건 Lms가 이걸 할 수 있다는 효과를 |
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03:17.440 --> 03:18.580 |
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주죠 |
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03:19.960 --> 03:22.540 |
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몇 가지 할 게 있어요 |
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03:22.540 --> 03:26.170 |
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상황을 간단히 설명해 드리죠 |
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03:26.200 --> 03:34.390 |
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먼저 이미지를 생성할 수 있는 함수를 만들겠습니다 좋은 다중 모듈 사용 사례죠 |
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03:34.390 --> 03:37.990 |
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그걸 할 수 있는 LLM 호출을 할 거예요 |
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03:37.990 --> 03:39.760 |
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그걸 하는 함수가 되겠죠 |
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03:39.760 --> 03:42.670 |
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그 자체로 에이전트라고 볼 수 있어요 |
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03:42.670 --> 03:49.540 |
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아주 구체적이고 전문적인 지시를 그대로 실행하는 소프트웨어 같아요 |
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03:49.540 --> 03:58.990 |
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코드로 아티스트 작업을 할 거예요 오픈AI의 이미지 생성 모델인 달리 |
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03:58.990 --> 04:02.240 |
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3의 도움을 받아서요 |
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04:02.480 --> 04:07.910 |
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굳이 트집을 잡자면 이미지 생성은 LM과 무관하다고 주장할 |
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04:07.910 --> 04:09.650 |
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수도 있어요 |
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04:09.680 --> 04:16.250 |
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lm은 언어 모델이지만 요즘엔 일반적으로 더 넓은 세대 인공지능 컨텍스트와 |
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04:16.250 --> 04:18.380 |
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교환적으로 사용되죠 |
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04:18.380 --> 04:24.590 |
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이미지 생성이나 다른 다중 모듈 생성 역시 LM 엔지니어의 도구 키트에 |
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04:24.590 --> 04:28.100 |
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포함된다고 생각하는 경향이 있죠 |
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04:29.120 --> 04:35.510 |
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에이전트를 만드는 걸 살펴볼 겁니다 이런 작업을 할 수 있는 이런 |
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04:35.510 --> 04:36.290 |
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함수요 |
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04:36.290 --> 04:43.700 |
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이미지뿐 아니라 소리도 추가할 거예요 에이전트 프레임워크를 만들어 |
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04:43.730 --> 04:50.000 |
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인공지능 보조를 가르칠 거예요 우리가 말하고 그리는 법을 연구했던 |
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04:50.030 --> 04:52.580 |
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항공사 보조요 |
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04:52.760 --> 04:55.820 |
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그럼 바로 시작하죠 재미있을 것 같아요? |
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04:55.850 --> 04:59.060 |
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흥미진진하게 들리면 좋겠네요 정말 멋질 테니까요 |
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04:59.090 --> 05:00.320 |
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빨리 하고 싶어요 |
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05:00.320 --> 05:01.700 |
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지금 당장 가죠
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