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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00:01.490 --> 00:03.500 |
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이제 결과를 발표할게요 |
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00:03.500 --> 00:04.880 |
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실행이 완료되었어요 |
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00:04.880 --> 00:07.010 |
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여기 있네요 |
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00:07.940 --> 00:11.060 |
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잠시 멈출게요 |
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00:11.090 --> 00:19.040 |
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미세 조정 전보다 조금 더 안 좋은 결과가 나왔어요 비트 코팅 |
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00:19.490 --> 00:21.560 |
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그럴 줄 알았어요 |
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00:21.560 --> 00:23.690 |
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그냥 아주 비슷할 뿐이에요 |
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00:23.690 --> 00:26.510 |
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모델이 더 나빠진 건 아니에요 |
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00:26.510 --> 00:32.960 |
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이 사건의 세세한 조정이 도움이 안 된 것 같아요 당연히 실망스럽죠 |
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00:32.960 --> 00:37.520 |
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처음에 경고했듯이 실망스러운 시간이 될 거예요 |
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00:37.730 --> 00:42.290 |
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하지만 몇 가지 개선된 점이 있어요 |
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00:42.320 --> 00:45.770 |
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안타깝게도 이 사업적 척도에는 반영되지 않아요 |
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00:45.890 --> 00:50.810 |
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하지만 가장 큰 이상 측면에서는 나아졌어요 |
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00:50.810 --> 00:56.000 |
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기억할지 모르겠지만 전에 실행했을 때 천 달러 범위에서 한참 벗어난다고 |
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00:56.000 --> 00:57.980 |
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추측했었죠 |
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00:58.010 --> 01:02.150 |
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너무 높은 점수가 있다는 걸 보여드린 것 같아요 |
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01:02.150 --> 01:08.960 |
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저희 데이터 집합이 500개인데 그렇게 비싼 건 없다는 걸 알게 |
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01:08.960 --> 01:09.860 |
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됐어요 |
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01:09.860 --> 01:14.750 |
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그래서 뭔가 미묘한 수정이 생긴 것 같아요 |
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01:14.780 --> 01:18.110 |
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하지만 그 외에는 별 도움이 안 됐어요 |
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01:18.110 --> 01:23.780 |
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사실 안타깝게도 이 테스트 세트로는 적어도 비즈니스 측정법에 |
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01:23.780 --> 01:30.170 |
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따르면 방해가 된 것 같습니다 저희가 집중적으로 살펴볼 총차 말이에요 |
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01:30.350 --> 01:33.500 |
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정신이 번쩍 드는 순간이죠 |
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01:33.500 --> 01:38.120 |
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다음 영상에서 이유를 설명해 드릴게요 |
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01:38.120 --> 01:43.040 |
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모형을 세밀하게 조정하면 도움이 될 때도 있고 아닐 때도 있죠 |
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01:43.040 --> 01:47.060 |
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걱정 마세요 좋은 소식이 기다리고 있어요 |
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01:47.060 --> 01:51.260 |
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비록 이번 일로 차질이 생겼지만 앞으로 더 많이 보게 될 거예요 |
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01:51.290 --> 01:52.130 |
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다음에 봐요
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