I about me

1. 명확성과 구체성2. 배경 정보를 포함3. 간결함4. 열린 질문 사용예/아니오 5. 명확한 목표 설정6. 언어와 문체대화의 맥락에 적합한 언어와 문제를 사용하는 것이 좋음. Templetefrom langchain_core.prompts import PromptTemplate# 'name'과 'age'라는 두 개의 변수를 사용하는 프롬프트 템플릿을 정의template_text = "안녕하세요, 제 이름은 {name}이고, 나이는 {age}살입니다."# PromptTemplate 인스턴스를 생성prompt_template = PromptTemplate.from_template(template_text)# 템플릿에 값을 채워서 프롬프트를 완성filled_prompt = prompt_template.for..

WHAT?언어 모델(Language Model)을 연결(Chain)하여 애플리케이션을 만들 수 있다! → Chain?기본 체인멀티 체인→ 체인을 실행하는 방법https://wikidocs.net/231187invoke: 주어진 입력에 대해 체인을 호출하고 결과를 반환함. 이 메소드는 단일 입력에 대해 동기적으로 작동batch: 입력 리스트에 대해 체인을 호출하고, 각 입력에 대한 결과를 리스트로 반환함.stream: 입력에 대해 체인을 호출하고, 결과의 조각들을 스트리밍함 → 실시간비동기 버전: ainvoke, abatch, astream 등 메소드는 각각의 동기 버전에 대한 비동기 실행을 지원함동기(同期): 같은 시간으로 작동한다. = 라면 끎이면서 아무것도 못함비동기(非同期): 같은 시간으로 작동하..

3개월 간 스타트업 인턴을 하며 집 - 회사 - 집 (가끔 헬스장...) 정말 이 삶이 반복이었다. 이제 학교 기숙사로 이사오면서 통근 시간이 줄어들었으니 공부 해볼까? 미뤄놓았던 공부들 좀 쭈왁 해보자구! 정의Retrieval (검색 단계)→ 사용자의 질문과 관련 있는 문서나 텍스트 조각들을 DB, 벡터DB 등에서 검색Augmentation (보강)→ 검색한 자료를 질문과 함께 언어모델에 제공Generation (생성)→ 모델이 그 자료를 바탕으로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변 생성예시 - GPT는 어떻게 학습되나요?1. Retrieval (검색 단계)AI 시스템은 이 질문을 기반으로 내부의 지식 DB 또는 벡터 데이터베이스(예: 위키 문서, 논문 요약, 기술 블로그 등)에서 관련 문서를 검색한다...

Q. 연구실 인턴 및 석사 지원 요건?https://www.youtube.com/watch?v=-VqmXIOndwQ 1. 진실욕하지 말자2. 성실재능이 타고난 사람들도 성공한다. 그러나 오래 못 간다.짧게 보면 차이가 없지만 길게 보면 성실하게 살아가는 그 마음이 중요하다.3. 겸손잔실하게 고마워할 줄을 아는 사람 결국, 같이 성장할 수 있는 사람이 되는 것이 중요 Q. 연구와 서비스의 차이는?연구 → 1회성(sota만 이기면 되는 것), 서비스 → 지속성 Q. 교육 철학Andrew Ng님의 강의 많은 도움이 되었듯, 대가없이 공부한 것을 나누자. Q. Safety에 대한 견해최소한 규제는 필요하지만 과도한 규제는 필요없으며, 과도한 규제는 시장에서 걸러줄 것이다.ex) 구글 → 흑인을 고릴라와 오인한 ..

TransformerBART도 transformer의 기본 아키텍처를 본 따 발전되어져 왔다.잠시 집고 넘어가보면, transformer 는 Encoder와 Decoder로 구성되며,예를 들어, "I am a student"라는 문장이 입력될 때, Encoder 는 이 문장의 의미를 벡터로 변환하고, Encoder 로부터 정보를 전달받아 Decoder 가 “쥬 스위 에튀디앙”의 결과가 도출하게 된다.BERT vs. GPT Encoder 와 Decoder 는 서로 분리되어 각자의 장점을 극대화시켜 별도의 모델들로 발전하게 되었다.대표적인 모델이 Encoder 구조의 BERT와 Decoder 구조의 GPT이다. 위 그림에서 알 수 있듯 이러한 장점이 있다.그러나 이것의 단점은 BERT는 생성을 잘하지 못하..

구동사: 동사 + 전치사/ 부사put off미루다, 연기하다ex) Don't put off /tomorrow /what you can do /today.put on vs. wear~을 입다(동작이 중심) vs. ~을 입다(상태 중심)ex) Put on your jacket.ex) I will put on my socks.take off벗다.ex) In Korea, you should take off you shoes in the house.put up with = endure, stand~을 참다, 견디다.ex) I can't put up with it (anymore)ex) They have a lot to put up with.find out~을 (별다른 노력없이) 알아내다.ex) How did yo..

구동사: 동사 + 전치사/ 부사end up결국 ~하게 되다.ex) Don't push your luck. You'll end up losing money. (그렇게 운만 믿지마. 결국 너는 돈을 다 잃게 될 거야.)ex) If you keep doing it, you'll end up in jail. fill up~을 (가득) 채우다ex) Fill up the bucket with warm water.ex) Fill it up, please (가득 채워주세요! 만땅이요!)fill in~을 채워넣다, 기입하다.ex) Fill in the blanks.ex) Fill me in. (=Let me know. 자세히 알려줘, 자세히 설명해줘) fill out~을 채워넣다, 기입하다.ex) Fill out the..

[1]with open("test.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: pass [2]with open("test.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() for line in lines: pass 1번의 코드의 경우, 바로 반복문을 통해 파일을 한 줄씩 읽는 것을 알 수 있습니다. 반면, 2번의 코드의 경우, lines라는 변수에 "한 번에" 모든 라인을 읽어 메모리에 저장하는 것을 알 수 있습니다. 그러므로 많은 데이터를 사용할 때, 메모리 한계를 넘길 수 있습니다. 그러므로 대규모 데이터를 처리하는 회사 서버 환경에서는 1번 방식이 더 적합..

배열배열이란 한 변수에 여러 개를 선언할 수 있게 해주는 자료형 2차원 배열data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]코딩테스트에서는 2차원 배열을 자주 사용array[1][2] // 1행 2열 의 값즉, (행) 세로 위치 → (열) 가로 위치그룹 → 하나의 이미지로 생각해라

구동사: 동사 + 전치사/ 부사look at~을 보다ex) Look at this robot. look for + 명사(명사) 을 찾다ex) What are you looking for?ex) I'm looking for my diamond ring. (vs. I find it.) look after ~을 돌보다ex) He looks after his son during the day.ex) Bora can look after herself. look up(사전, 인터넷) ~을 찾아보다.ex) Just look it up in a dictionary. look up to~을 우러러보다.ex) Kids look up to you. You need to behave properly. look down on~..