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WEBVTT
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넷째 날은 정보가 많은 날이었어요
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여러분이 여기서 유용한 걸 배우셨길 바랍니다 이미 토큰이나 컨텍스트 같은 것에
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익숙한 분들도 Windows가 픽업한 게 한두 개 있다면 그걸 좀 더 자신 있게
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실행할 수 있길 바라요
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이건 기본 기술이고 앞으로 몇 주 동안 계속 사용할 겁니다 이걸
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토대로 상업적 문제에 적용할 거예요
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이제 오픈AI와 llama를 호출하는 코드를 작성해서 지금까지 다룬
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요약 사용 사례를 요약해 보겠습니다 이제 여섯 가지 프런티어 모델을 비교해 보죠
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사실 그 이상이죠 왜냐하면 01 미리보기와 GPT 40에 노출됐거든요
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클로드 아티팩트 같은 것도요
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특히 이 질문에 답할 수 있는 학생이 거의 없다는 걸 알아요 그
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문장에 A가 몇 개나 들어가는지요
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왜 그들이 힘들어했는지도 짚고 넘어갈 필요가 있어요
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보시면 아시겠지만 모델로 전송될 때마다 텍스트가 토큰화되기 때문입니다
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모델은 토큰에 대해서만 알고 있죠
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그래서 그런 관점에서 보면 글자를 세는 건 아무 의미가 없어요 이미 합쳐진
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토큰들만 보이니까요 글자의 의미가 없는 토큰들이죠
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그래서 LLM에 대해 아주 어려운 질문인 겁니다 하지만 01 프리뷰처럼
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단계별로 이성과 생각을 할 수 있고 스펠트가 어떻게 필요한지 이해하는 건 가능하죠
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당혹스러움도 그 역할을 할 수 있었죠
01:33.390 --> 01:38.430
그건 아마 지식을 통해 찾아볼 수 있었기 때문일 거예요
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그 위에 또 다른 건물을 지었잖아요 트랜스포머의 역사와 현재의 모습을 이해하기
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위해서요
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토큰과 컨텍스트 윈도우를 토큰화하는 것의 의미 그리고 어떻게 입력만 하는 것이 아닌지를요
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지금까지의 대화 전부요
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이제 API 비용도 알고 API 비용을 어디서 찾을지도 알죠 큰 모델과
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관련된 컨텍스트 창도요
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02:06.270 --> 02:08.790
다음 강의는 정말 재미있을 거예요
02:08.790 --> 02:10.560
이번엔 당신이 코딩을 해요
02:10.560 --> 02:14.970
OpenAI API 코딩에 대한 자신감이 생기게 되죠
02:15.000 --> 02:20.430
다양한 테크닉을 사용할 겁니다 여러분은 비즈니스 솔루션을 구현할 겁니다
02:20.430 --> 02:23.400
도매에 가까운 비즈니스 솔루션이죠
02:23.400 --> 02:28.290
LMS에 대한 몇 가지 다른 호출이 포함될 겁니다 몇 분 안에 get get을 완료하도록
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하죠
02:28.860 --> 02:32.610
훌륭한 실험실이고 운동으로 끝날 거예요
02:32.610 --> 02:39.960
그럼 지체 없이 오늘은 이만하고 내일 첫 주 프로젝트로 만나요