You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
 
 

124 lines
3.5 KiB

WEBVTT
00:01.190 --> 00:07.460
마무리하기 전에 이번 주 과제를 소개하고 뭘 할지 말씀드릴게요
00:07.460 --> 00:10.850
이것도 아주 재미있을 것 같아요
00:11.150 --> 00:14.870
우리가 함께 하는 모든 프로젝트가 즐거웠으면 좋겠어요
00:14.960 --> 00:21.410
여러 방면으로 확장할 흥미로운 프로젝트를 구상 중이에요
00:21.770 --> 00:27.440
지난번에 했을 때 음성으로 몇 분짜리 회의를 생성하는 시스템을
00:27.470 --> 00:28.640
만들었죠
00:28.670 --> 00:31.070
이번에는 완전히 다른 걸 할 거예요
00:31.280 --> 00:33.710
코드 작성에 관한 거예요
00:33.710 --> 00:42.020
특히 아이디어는 코드 변환에 관한 것이 될 겁니다 bloop에서 영감을 받은
00:42.020 --> 00:43.430
것 같네요
00:43.430 --> 00:45.710
정말 기발한 아이디어예요
00:46.160 --> 00:54.560
이 경우에 우리가 하려는 것은 성능을 향상시키기 위해 디자인된 제품을 만드는 것입니다 파이썬 을 C+로
00:54.560 --> 00:59.390
변환함으로써 성능 결정적 코드를 개선하는 것이죠
00:59.390 --> 01:00.020
더 있어요
01:00.020 --> 01:01.270
그게 목적이죠
01:01.270 --> 01:05.710
파이썬 을 C+로 변환하는 방법을 알아보려고 해요
01:05.710 --> 01:06.220
더 있어요
01:06.220 --> 01:09.190
개척자 모델을 사용할 거예요
01:09.190 --> 01:12.190
오픈 소스 모델로도 할 거예요
01:12.190 --> 01:15.400
그리고 그 결과의 성능을 비교해볼 거예요
01:15.400 --> 01:21.340
하지만 작업에 가장 적합한 llms부터 선택해야 해요
01:21.340 --> 01:22.960
그게 어려운 점이죠
01:22.990 --> 01:24.430
재미있을 것 같아요
01:24.520 --> 01:31.630
LLM의 도움으로 코드 최적화를 어떻게 수행하는지 보죠
01:33.640 --> 01:37.750
하지만 먼저, 4주차 둘째 날을 간단히 정리하죠
01:37.780 --> 01:40.240
한 번만 더 할게요
01:40.240 --> 01:44.110
이런 얘기 지겹겠지만 당신이 할 수 있는 모든 걸 상기시켜 주고 싶어요
01:44.170 --> 01:49.750
프론티어 모델과 코드를 만들 수 있습니다 도구를 사용하는 인공지능 조수 제작도 포함해서요
01:49.750 --> 01:57.670
오픈 소스 솔루션도 구축할 수 있습니다 다양한 추론 작업과 얼굴 포옹 얼굴 포옹, 토큰라이저
01:57.670 --> 02:03.670
모델 등을 통찰력 있는 낮은 수준의 API를 통해 진행 상황을 파악할
02:03.670 --> 02:10.690
수 있고 유연성도 커지며 나중에 꼭 필요한 기능이 되겠죠
02:10.720 --> 02:12.010
지금은요?
02:12.010 --> 02:16.990
이제 프로젝트에 맞는 LLM을 자신 있게 선택할 수 있는 위치에
02:16.990 --> 02:24.400
서길 바랍니다 리더보드, 아레나스 등 여러 리소스에서 얻은 실제 결과에 기반해서요
02:24.430 --> 02:29.530
올바른 LLM을 선택하라고 하면 보통 올바른 2, 3개의 LLM을
02:29.560 --> 02:38.560
선택하게 됩니다 프로토타입으로 가서 다음 번에 가장 잘 작동하는 것을 선택하기 위해서요 모델의 코딩 능력을
02:38.560 --> 02:44.620
평가하는 방법을 더 깊이 아셔야 합니다 코드 생성하기 위해 선구 모델을 사용했고
02:44.620 --> 02:51.370
코드를 생성하기 위해 LM을 이용해 솔루션을 구축했죠
02:51.370 --> 02:57.940
숙련된 LLM 엔지니어가 되려면 배워야 할 또 다른 기술이
02:57.940 --> 02:59.530
되는 거죠
02:59.530 --> 03:00.700
거기서 봐요