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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더 할 말이 뭐가 있겠어요? |
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내일이면 결과가 나오겠죠 |
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정말 흥분되는 날이었죠 |
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네 |
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이 시점에서 할 수 있는 모든 걸 말씀드리죠 프론티어 모델과 API로 텍스트와 코드를 |
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생성하고 얼굴을 끌어안기, 다양한 라이브러리 도구, 지원, 래그 모델을 통해서요 |
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다 실력의 일부예요 |
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제가 다뤘던 5단계 전략을 따르시면 됩니다 큐레이팅 데이터 문제 해결과 기본 |
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모델 구축 개척자 모델을 미세 조정하는 거죠 업로드한 jsonl의 JSON |
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라인 파일에 대한 훈련 세트와 함께요 Q 로라 미세 조정도 실행할 수 있습니다 hyperpaameter를 |
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정의 및 선택하는 것도 포함해서요 |
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훈련도 실행하고 모니터링도 할 수 있죠 |
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내일 여러분은 미세 튜닝 모델에 대한 추론을 실행할 수 있을 겁니다 생각만큼 간단하지 |
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않아요 그냥 로드할 수 없으니까요 |
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베이스 모델을 로드하고 출로라 추를 그 위에 붙이는 법을 알아야 해요 |
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그렇게 어렵진 않아요 |
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하지만 사실이에요 |
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몇 가지 단계가 있어요 |
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그 후에 결과를 보도록 하죠 |
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하지만 가장 중요한 것은 그 시점에서 상업적 문제의 아이디어와 사고, 정의를 |
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종단 간 프로세스로 수행할 수 있다는 것입니다 훈련된 모델을 통해 |
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독자적인 수직화 LLM을 구축해 사업적 문제를 해결할 수 있죠 |
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세 번째 총알을 넣으려고 했어요 내일 할 작업에서는 보통 세 발을 |
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넣거든요 Put |
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하지만 두 번째 총알로 충분히 유명해져서 세 번째 총알은 필요 없는 것 같아요 |
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그거면 돼요 |
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두 번째 총알이 모든 걸 말해 줘요 |
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그게 여러분이 할 수 있는 거죠 |
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정말 커요 |
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그때 봐요
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