From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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이번 주를 즐기셨길 바라요 |
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할 일이 산더미예요 |
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다양한 기술과 모델로 실험을 해 봤는데요 많은 걸 배우셨길 |
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바라요 |
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현재 여러분은 인공지능 어시스턴트를 포함한 프론티어 모델을 코딩할 수 있을 뿐 아니라 |
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리더보드 분야에서 정확한 모델을 선택할 수 있을 뿐 아니라 코드를 생성하기 위해 프론티어와 오픈 |
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소스 모델을 사용할 수 있습니다 또한 여러분의 도구 벨트에 추가할 추가적인 도구로 말이죠 |
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또한 얼굴을 안는 기능성으로 모델을 엔드포인트로서 배포할 수 있죠 |
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그 모든 기술을 가진 걸 축하해요 |
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그리고 저처럼 실망하셨을지도 모르겠네요 오픈 소스가 기대에 못 |
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미쳐서요 하지만 잘 해냈죠 |
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정말 재미있었어요 |
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파이썬 을 C++로 최적화하는 많은 작업들을 할 수 있습니다 코덱스가 잘 될 것이라는 것을 알 수 있죠 |
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하지만 따지고 보면 1명보다 훨씬 많은 70억 매개 변수 모델을 상대하는 |
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건 힘들어요 76조 개의 매개 변수 모델로 GPT 4와 GPT 4 클로드 3이 있었죠 소네트 5편이 훨씬 크다고 |
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여겨지죠 |
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딱히 공평한 경기는 아니었죠 |
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그 상황에서 코덱스는 아주 잘 해냈어요 |
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다음에는 오픈 소스와 폐쇄 소스 모델을 비교하고 성능을 비교하고 코드 |
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생성을 위한 상업적 이용 사례를 얘기하고 모든 종류의 작업에 이런 코드 생성 기술을 사용하는 |
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솔루션을 만들 수 있는지 얘기할 거예요 |
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정말 기대돼요 |
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그때 봐요
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