From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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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 |
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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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네 |
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02:06.270 --> 02:08.790 |
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다음 강의는 정말 재미있을 거예요 |
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이번엔 당신이 코딩을 해요 |
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02:10.560 --> 02:14.970 |
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OpenAI API 코딩에 대한 자신감이 생기게 되죠 |
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다양한 테크닉을 사용할 겁니다 여러분은 비즈니스 솔루션을 구현할 겁니다 |
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02:20.430 --> 02:23.400 |
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도매에 가까운 비즈니스 솔루션이죠 |
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LMS에 대한 몇 가지 다른 호출이 포함될 겁니다 몇 분 안에 get get을 완료하도록 |
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하죠 |
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훌륭한 실험실이고 운동으로 끝날 거예요 |
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그럼 지체 없이 오늘은 이만하고 내일 첫 주 프로젝트로 만나요
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