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 수업의 만트라는 가장 좋은 학습 방법은 행동이라는 겁니다 수업 내내 함께하게 될 |
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00:06.770 --> 00:07.340 |
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거예요 |
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00:07.370 --> 00:12.350 |
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8개의 상업 프로젝트가 있는데 여러분이 배운 것을 실제 사업 문제에 적용할 겁니다 |
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00:12.350 --> 00:15.380 |
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그리고 같은 것을 하는 연습을 할 거고요 |
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여러분이 깃허브를 설정해 자신만의 버전을 만들어 푸시하고 PR, 끌어오기 |
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요청을 보내시면 여러분 코드에 병합해 다른 사람들도 솔루션을 볼 수 |
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있게 할게요 |
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하지만 이걸 깃허브에 추가해 현실 세계의 상업적 문제를 해결하는 프로젝트를 만들고 |
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00:32.570 --> 00:34.790 |
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있다는 걸 보여줄 수 있어요 |
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00:34.790 --> 00:38.570 |
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제가 말씀드린 프로젝트 중 하나가 챗봇 비서가 되는 거예요 |
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항공사에도 하나 만들 거예요 |
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툴을 이용해 티켓 가격을 검색하는 그런 작업을 할 수 있어요 |
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00:43.400 --> 00:48.230 |
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오디오를 만들고 사진을 보여줄 겁니다 이 아름다운 팝아트 버전 런던처럼요 |
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여러분이 챗봇 비서와 상호 작용할 때 오른쪽에 보이는 거죠 |
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래그 파이프라인도 만들 겁니다 벡터 데이터 저장소에 정보의 벡터를 넣는 거죠 |
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벡터에 대한 시각화 같은 걸 살펴볼 수 있을 겁니다 3D |
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공간에서 그걸 뒤흔들고 살펴봐서 다양한 종류의 정보가 어떻게 벡터 공간의 다양한 |
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01:09.920 --> 01:16.910 |
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장소에 있는지 이해할 겁니다 왜 그게 대량 회수, 증강 세대에 필수적인지도요 |
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말씀드렸듯이 프로젝트의 핵심은 8주 차에 찾아옵니다 에이전트 |
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01:21.800 --> 01:27.620 |
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AI 솔루션을 개발할 때죠 지난 8주간 여러분이 배운 모든 것을 하나로 |
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합쳐 사업상의 문제를 해결할 거예요 |
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여러분이 미래에 직면하거나 오늘 직면할 수 있는 다른 비즈니스 문제 해결에 |
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01:36.260 --> 01:39.260 |
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어떻게 적용할 수 있는지 예를 들어드릴 수 있어요 |
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요원들이 협력하는 모습을 볼 수 있을 겁니다 요원들의 메모리와 요원 세계에서 |
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벌어지는 일을 볼 수 있죠 |
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기대가 커요
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