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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00:00.110 --> 00:06.500 |
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첫째 주 첫날은 정말 긴 하루였어요 그리고 다음 날은 분명히 |
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그렇게 길지 않을 거예요 |
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환경 구축과 실행을 위한 기초 작업이 있었어요 여러분이 만족하셨으면 |
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00:14.930 --> 00:19.730 |
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좋겠습니다 첫 번째 큰 프로젝트를 실행했다는 것에 대해서요 |
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초기에 했던 것을 짧게 요약해보죠 아주 오래 전에 LMS 오픈 소스 LMS를 |
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00:27.200 --> 00:33.500 |
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로컬로 실행했었어요 콘텐츠 생성을 위해서요 |
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환경을 설정하고 클라우드에서 오픈 인공지능을 사용해 GPT 4에 프런티어 모델을 |
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호출했죠 |
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00:42.800 --> 00:49.670 |
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미니는 텍스트를 생성하기 위해 사용한 모델입니다. 우리는 비공개 소스 모델을 사용하고 있는데 |
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1000 혹은 10,000배 정도 더 크죠. |
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우린 그걸 위해 1센트도 안 되는 작은 대가를 지불하지만 그걸 사용하려면 돈을 내야 하죠 |
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하지만 작은 국내산보다 품질이 훨씬 좋아요. |
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높은 수준에서 시스템 프롬프트와 사용자 프롬프트를 구별하는 법을 배웠어요 |
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앞으로 며칠 동안 더 자세히 다룰 거예요 |
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시스템 프롬프트에서 톤을 설정하고 대화의 맥락을 설정합니다 대화 자체가 사용자 |
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01:21.860 --> 01:23.240 |
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프롬프트죠 |
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01:23.270 --> 01:24.730 |
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오프닝으로 썼어요 |
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나중에 이걸로 많은 대화를 나눌 거예요 |
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그리고 가장 중요한 것은 요약과 주요 유스케이스에 적용한 것입니다. |
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01:35.320 --> 01:39.550 |
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많은 문제들에 적용할 수 있어요. |
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01:39.550 --> 01:44.260 |
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이걸 본업에서도 활용할 방법을 찾길 바라요 이미 하고 있는 일에서요 |
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01:44.260 --> 01:49.090 |
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그렇지 않다면 개인 프로젝트를 찾아 적용할 수 |
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01:49.090 --> 01:50.440 |
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있어야 해요 |
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어떤 작품이 나올지 정말 기대돼요 |
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그렇게 했어요 |
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01:55.480 --> 02:02.950 |
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벌써 두 살이라니 믿어지세요? 5%만 더 배우면 LLM 공학 전문가가 |
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02:03.190 --> 02:07.000 |
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될 겁니다 이미 진전이 있었던 거죠 |
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02:07.030 --> 02:12.460 |
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내일은 그 여정이 뭔지 얘기할 거예요 어떤 단계인지 같은 거요 |
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02:12.460 --> 02:16.600 |
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뭘 해야 할지 확실히 알고 성공하도록 준비하는 거죠 |
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02:16.600 --> 02:18.910 |
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그리고 몇 가지 내용을 다룰 거예요 |
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02:18.910 --> 02:22.870 |
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선구적인 개척자 모델은 무엇이며 이를 활용하는 다양한 방법에 대해 얘기해 보죠 |
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02:22.870 --> 02:28.900 |
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실험실 작업도 할 겁니다 오픈라이에 돈을 쓰기 싫어하는 |
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02:28.930 --> 02:31.630 |
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사람들이 있을 거예요 |
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방금 쓴 것과 같은 코드로 Olama를 대체할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다 Preftier |
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02:37.360 --> 02:43.870 |
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모델을 클라우드에서 호출하는 대신 Olama를 로컬로 실행하는 거죠 |
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02:43.870 --> 02:46.030 |
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내일도 그렇게 하죠 |
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정말 기대돼요 |
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그때 봐요
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