모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
Llama2 Fine-Tuning 예제를 보며 meta-llama/Llama-3.1-8B Llama-3.1을 파인튜닝을 하였습니다. 파인튜닝한 모델과 Llama-3.1을 병합하여 파인튜닝된 데이터를 물어보니 어느 정도 대답을 잘 하였습니다. 하지만 파인튜닝된 이외의 질문을 해봤더니 계속해서 파인튜닝된 데이터만 출력해 주고 있습니다. 예를 들어 지구에 대해서 설명해줘라고 했지만 지구와 전혀 상관없는 파인튜닝된 데이터를 출력합니다. 기존 모델의 문제인가 확인하기 위해 파인튜닝과 병합안한 기본 Llama-3.1모델에게 질문하면 지구에 대한 설명을 아주 잘해주고 있습니다. 기본 모델과 파인튜닝한 모델을 병합하면 파인튜닝한 모델 데이터에서만 결과 값을 도출하는지 궁금합니다.
어려운 알고리즘 문제의 경우 이해가 안되는 경우가 있는데요! 이런 경우에 다시 2-3번으로 돌아가 내가 뭘 이해못했는지 고민하는 부분에서 시간투자를 어느정도 하셨나요~? 때로는 문제 난이도가 높아서 정말 잘 이해가 안될때도 있을 것 같은데, 이런 경우에 시간투자를 몇시간까지만 하고 그래도 이해가 안되면 강의에서 언급한 것 처럼 psudo code 자체 흐름을 외워버리고 넘어가셨을까요?
안녕하세요 강사님 우선 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 저처럼 해외취업을 하고싶지만 코테 포기자한테 희망이 될 수 있는 강의인것 같습니다. 자료구조, 알고리즘, 시간, 공간 복잡도는 알고리즘 문제를 푸는데 필수적이라고 하셨지만 모르는 상태로 시작하고 문제를 풀면서 채워나가면 된다고 하셨는데요. 이때 각 항목별로 어느정도 알고 있어야 하는지 감이 오지 않습니다. 좋아하는 프로그래밍 언어로 자료구조를 구현할 수 있는 상태에서 시작해야하는 건지 후반부 강의에서 보여주신 데모 방식대로 자료구조나 알고리즘도 그때그때 chatgpt한테 물어보면서 풀어가면 되는건지 궁금합니다. 강사님은 이 방법론으로 문제 풀이를 하실 때 어느정도 사전지식들을 따로 공부하고 시작하신건가요? 혹은 사전 지식들도 Gpt한테 물어봐가면서 다시 학습하신건가요?
안녕하세요 구성의 지식 부분에 대한 질문이 있습니다. 지식 부분에 강의 기준으로는 '복리후생제도.pdf' 라는 예시파일이 있었지만, 업로드할 파일이 없거나, 지식이 파일 형태가 아니라 특정 웹사이트나 URL의 내용일 경우는 어떻게 지식을 입력할 수 있을까요? 제가 적용해보고자 하는 케이스는 특정 사이트의 내용을(예시) www.test.com 지식으로 하여, 사용자가 질문할 경우 (웹검색이 아니라) 해당 사이트의 내용 내에서만 검색하고 확인하여 답변하는 GPTs를 만들고자 합니다. 감사합니다.
다음과 같은 양식으로 남겨주세요. 질문을 한 배경 : 질문내용 : 섹션5 강의에서 넬리파이로 배포하는 방법을 듣던중...강사님과 화면이 달라서 그런지 제가 메뉴를 못찾겟네요.... 디자인구체화까지 하고 강사님 화면에서는 왼쪽에 아이콘을 누르면 배포 할수 있는 종류가 나오던데.... 전 아무리 찾아봐도 찾지를 못했네요 ㅡㅡ 어디로 들어가야 비셀이나 넬리파이가 있는걸까요 ㅡㅡ 넬리파이뿐만 아니라 배포하는 메뉴 자체가 없어서요...메뉴마다 다 눌러서 찾아봤는데도 없네요
처음 chat gpt 접하는 중소기업 경영이사입니다. 이제부터라도 시작해서 젊은 직원들에게 뒤쳐지지 않으려 열공해서 궁극적으로는 전사적으로 도입을 계획하고 있습니다. 그러려면 제가 우선적으로 이해를 해야 할 거 같아 공부 시작했습니다. 성격상 시작하면 끝을 보는 타입이라 비록 전공자는 아니지만 어느 정도 수준까지는 올리려 합니다. 근데 워낙 컴맹이라 ... 모든게 녹녹치 않네요. 기초적 질문하더라도 이해 바랍니다.^^ 먼저 3강에서 선생님이 작성하신 프롬프트를 카피해서 제 gpt에서 셋업시 복사해서 쓰라 하셨는데 어찌 카피를 해야하는지 모르겠습니다. 강의 유투브동영상 전체를 다운받아 거기서 카피를 하는건지 아님 이 사이트 어디에 그 부분을 카피할 수 있도록 등록이 되어있는 건지... 잘 모르겠습니다. ^^
안녕하세요. 강의 시점에는 GPT-4 모델이 가장 우수했지만 지금은 o1이나 o1mini 등 기존 AI와 조금 다른 추론방식의 AI모델도 있습니다. 해당 추론 모델을 사용했을때와 레거시한 GPT-4o같은 방식을 사용했을때 어떤 방식이 좀더 디테일한 답변이 나온다고 생각하시는지 궁금합니다.
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 수강하면서 실습을 위해 올려주신 깃헙을 클론해서 각종 라이브러리 설치 후 실행하는데 jest-dom라이브러리를 인식을 못하는 건지 계속 다음 부분에서 오류가 나서 테스트가 실패하네요 클론 후 코드 수정 등은 한 것이 없는데 무엇이 문제일까요?