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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00:01.760 --> 00:02.480 |
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친구요 |
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00:02.510 --> 00:05.390 |
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완전히 지쳤어요 |
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00:05.390 --> 00:09.620 |
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너무 지쳤고 약간 비트가 깨졌어요 |
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00:09.950 --> 00:13.520 |
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곧 알게 되겠지만 당신 탓도 있어요 |
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00:13.550 --> 00:16.760 |
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곧 그 이유를 알게 될 거예요 |
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00:16.790 --> 00:21.050 |
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하지만 먼저 오늘 준비한 걸 얘기해 보죠 |
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00:21.500 --> 00:25.670 |
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기준치에 대한 기준을 높일 거예요 |
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00:25.670 --> 00:29.360 |
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당신이 이미 할 수 있는 걸 상기시켜 줄게요 |
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00:29.390 --> 00:36.230 |
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물론 프론티어 모델 조합으로 텍스트와 코드를 생성하고 인공지능 비서를 대동하고 도구를 |
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00:36.230 --> 00:44.240 |
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활용할 수 있습니다 얼굴 트랜스포머 라이브러리를 이용한 오픈 소스 시스템도 있죠 랭체인을 이용해 |
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00:44.240 --> 00:51.110 |
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랙 파이프라인을 만들 수도 있고 데이터 큐레이팅과 큐레이팅도 할 수 있죠 |
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00:51.110 --> 00:52.700 |
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드디어 말이죠 |
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00:52.700 --> 00:57.740 |
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바보 같은 기술로 기본 모델을 만들 수도 있고요 |
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00:57.740 --> 01:04.040 |
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기능 공학이나 단어 모음을 포함한 전통적인 머신 러닝 선형 회귀를 |
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01:04.040 --> 01:11.030 |
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이용하고 워드 2Vc를 이용한 더 정교한 기술을 이용하고 벡터 머신과 임의 |
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01:11.030 --> 01:14.270 |
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포레스트 지원을 추가하죠 |
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01:14.330 --> 01:16.250 |
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꽤 먼 길이었어요 |
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01:16.250 --> 01:17.750 |
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오늘요 |
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01:17.780 --> 01:23.510 |
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오늘은 기존의 프레임워크를 개척 시대의 모델에 적용해 볼 거예요 Put |
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01:23.510 --> 01:30.080 |
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적절한 사업 문제를 해결하는 데 필요한 모든 단계를 포착할 수 있을 거예요 데이터를 |
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01:30.140 --> 01:35.750 |
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이해하고 개척지 모델에 제시해 성능을 비교하는 거죠 |
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01:35.750 --> 01:41.870 |
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정말 기대되네요 get it으로 바로 들어갈게요 |
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01:41.930 --> 01:46.130 |
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잠시 후 유피터랩에서 뵙죠
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