몇 시간 동안 GPT, Claude랑 싸웠는데(?) 도저히 해결이 안 되네요.. 파이썬 버전도 낮춰보고 이것저것 지웠다깔았다 해봤는데 여기서 며칠 째 막혀있습니다..ㅠㅠchapter3에서도 pinecone 설치 오류가 계속 나서 겨우 고쳤는데 pinecone에 트라우마 생길 것 같아요 ^^참고하시라고 chapter3에서 혼자서 고쳐본 부분도 같이 올려드립니다.  -> 기존 강사님 코드를 제 컴퓨터에서 실행하면 나오는 결과입니다.-> 이렇게 바꾸니 오류는 안 나지만 왠지 엄청 오래 걸립니다. 가능하시면 이 부분의 문제도 같이 봐주시면 감사하겠습니다. 

Lora 기법으로 인해서 전체 모델의 56%의 파라미터만 fine tuning에 사용됐다고 하는데, 로직 내에서 fine tuning하겠다고 결정하는 기준이 있는건가요?

section 5 의 코드 중 crewai 의 Agent 선언에서 오류 발생합니다.search_tool = TavilySearchResults() researcher = Agent( role="Market Researcher", goal=f"Uncover emerging trends and investment opportunities in the cryptocurrency market in 2024. Focus on the topic: {topic}.", backstory="Identify groundbreaking trends and actionable insights.", verbose=True, tools=[search_tool], -> 이 부분 오류 발생 allow_delegation=False, llm=llm, max_iter=3, max_rpm=10, ) pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Agent tools Value error, Invalid tool type: <class 'langchain_community.tools.tavily_search.tool.TavilySearchResults'>. Tool must be an instance of BaseTool or an object with 'name', 'func', and 'description' attributes. [type=value_error, input_value=[TavilySearchResults(api_...cretStr('**********')))], input_type=list] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.10/v/value_errorcrewai 및 langchain 버전은 아래와 같습니다.crewai 0.86.0crewai-tools 0.17.0langchain 0.3.10langchain-community 0.3.10

강의에 사용된 소스코드는 어디에 있는지 문의드립니다.PDF파일은 있지만, 예제 풀이에 사용되는 colab에서 동작시키는 소스코드를 다운 받을 위치를 가르쳐 주셨으면 합니다.

streamlit 프로젝트에는 tax.docx 파일이 필요없는 이유가.. 파인콘을 사용하기 때문인가요. 궁금합니다..

가상환경에서 진행중이고, 파이썬 버전 3.13입니다. 파이썬은 3.10 이상이면 된다고 본 거 같은데 ㅠㅠ 이게 문제일까요. 에러 메시지중 simsimd가 무엇인지 ㅠㅠ 

파인콘으로 바꾸는 부분 도중에 에러가 납니다..아래 오류 메시지도 입력했습니다 ㅠㅠINFO: pip is looking at multiple versions of langchain-pinecone to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while. Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.WARNING: Ignoring invalid distribution ~angchain-core (c:\Users\alice\test-llm\test-llm\Lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution ~angchain-core (c:\Users\alice\test-llm\test-llm\Lib\site-packages) ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 0.0.2 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.0.2rc0 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.0.3 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.1.0 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.1 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.2 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.3 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.2.0 Requires-Python <3.13,>=3.9; 0.2.0.dev1 Requires-Python <3.13,>=3.9 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement simsimd<4.0.0,>=3.6.3 (from langchain-pinecone) (from versions: 4.4.0, 5.0.0, 5.0.1, 5.1.0, 5.1.1, 5.1.2, 5.1.3, 5.1.4, 5.2.0, 5.2.1, 5.3.0, 5.4.0, 5.4.1, 5.4.2, 5.4.3, 5.4.4, 5.5.0, 5.5.1, 5.6.0, 5.6.1, 5.6.3, 5.6.4, 5.7.0, 5.7.1, 5.7.2, 5.7.3, 5.8.0, 5.9.0, 5.9.1, 5.9.2, 5.9.3, 5.9.4, 5.9.5, 5.9.6, 5.9.7, 5.9.8, 5.9.9, 5.9.10, 5.9.11, 6.0.0, 6.0.1, 6.0.2, 6.0.3, 6.0.4, 6.0.5, 6.0.6, 6.0.7, 6.1.0, 6.1.1, 6.2.0, 6.2.1) ERROR: No matching distribution found for simsimd<4.0.0,>=3.6.3

안녕하세요 선생님강의 잘 보고 있습니다구글넷의 인셉션 모듈 설명 중에 MAX pooling이 포함되어 있는데요보통 max pooling은 인풋의 사이즈를 줄이는 것으로 알고 있는데 그러면 다른 컨볼루션이 통과된 아웃풋과 사이즈가 달라져서 concat이 안되는 거 아닌가요?아니면 여기에 포함된 컨볼루션들은 max pooling과 같은 stride를 같는 걸까요?

강의 진행 시 사용하는 PPT 자료는 어디에서 다운 받을 수 있나요?

RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}청크 사이즈도 많이 줄여서 하는데, 똑같은 에러가 나서 질문드립니다! 강의 영상이랑 똑같이 진행하고 있는데결제크레딧 카드가 12월5일부로 open-ai에서 결제가 안되서 급하게 부랴부랴 크레딧을 가지고 있는분께 크레딧이 얼마 없긴한 계정 빌려서 해보고 있는데도 rateLimiterror가 나오고 있습니다.위와같은 에러가 다른경우도 나는 경우가 있을까요?

안녕하세요 pinecone 연동을 하려는데 계속 오류가 발생하여 질문드립니다.pinecone의 environment나 project-id로는 어떤 것을 입력해야 되나요?

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있고요제 많은 질문들에도 너무 성심성의껏 답변 달아주셔서 감사합니다 ㅎㅎBatchNorm이 설계된 의도는 internal covariate shift를 해결하기 위해 제안되었다는 것은 이해했습니다.하지만 실제로는 그렇지 않고 optimization surface를 매끄럽게 해서 학습이 잘된다라고 설명하신 것까지 들었습니다.제가 이해한 바로는 활성화 함수에 들어가는 입력의 분포를 조정해서 학습이 잘되는 위치? 분포를 학습하는 것으로 이해했는데요(sigmoid로 예시를 든다면 더 이상 업데이트가 되지 않아도 될 정도라면 기울기가 saturate되는 부분으로 혹은 업데이트가 많이 되어야 한다면 0부근으로 이동시키는 등의) 정확히 어떤 원인에 의해 surface가 매끄러워지는 효과를 가지게 되는 것인지 궁금합니다..!

안녕하세요. 테이블 이미지를 GPT가 이해할 수 있는 문법으로 변환하는 과정을 사람이 직접 하지않고 소프트웨어를 통해 할 수 있나요? 일반적으로 이와 관련된 전처리를 어떤식으로 하는지 궁금합니다.

자주 질문 드리게 되어 죄송합니다.학습 자료로 올려주신 소스 코드를 활용하여 프로젝트를 진행해보고 싶어 문의 드립니다.올려주신 깃허브 코드를 오픈소스와 같이 활용해도 괜찮은 걸까요..? 

안녕하세요rag의 최적화 및 성능 향상을 위해 이것저것 알아보다 HTML구조가 Plain Text 보다 훌륭한 결과를 도출할 수 있다는 논문이 있어서 의견을 물어보고 싶습니다.https://arxiv.org/pdf/2411.02959논문에서는 HTML 형식이 일반 텍스트보다 우수한 성능을 보인다고 하고 있습니다. 저의 경우 데이터 수집을 크롤링으로 하고 있는데 만약 HTML이 더 우수하다고 한다면 굳이 html tag를 처리하는 노다가를 하지 않고도 오히려 더 좋은 성능이 나온다고 하니 솔깃한 마음이 있네요 또 강의에서는 표를 이해시키기 위해 마크다운 형식으로 전처리 작업을 했는데 이건 특정 모델마다 (ex openAI, Llama) 편차를 보이는지 궁금합니다

안녕하세요 강사님 덕분에 최종예제를 따라서 어찌어찌 챗봇을 만드는데까지는 성공했습니다.이제 수행속도를 좀 올릴수 있는 방법이 없을까하다가..llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등get_***()함수에서 가져오다보니 질문을 한번 할떄마다 인스턴스를 생성하는 거 같더라구요.. 혹시llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등은 가장 바깥에 선언해두고 get_***()함수에서는 그냥 가져다 쓰면안되는건지 궁금합니다. 

안녕하세요.임베딩 모델 실행 하는데 아래의 에러가 발생합니다. 혹시 오픈ai 유료로 사용해야 api키 사용 가능한건가요 ?에러메시지는 할당 쿼터를 초과 했다는데, 임베딩 모델 실행 전 gpt에 질문한건 없었습니다..env 로딩 실행도 해놨습니다.    

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있습니다.Layer Normalization을 보는 중에 입력 데이터를 Normalization하는 것을 통해 scale이나 shift에 robust하게 되는 것까진 이해했습니다.이런 효과가 왜 이미지보다 언어 모델에 더욱 효과적인지 이유를 알 수 있을까요?

개인 토이 프로젝트 진행중입니다. chroma db에 제가 저장하고 싶은 데이터를 저장하려하는데 mySQL과 같이 관계형 데이터베이스 형식으로 데이터 저장이 안되는지 궁금합니다. 첨부한 그림과 같은 데이터 구조인데, 회원에 따른 회원정보 임베딩 값을 크로마db에 저장하고 싶습니다. document_list에 회원정보를 list로 전달하고, ids를 회원 숫자 값으로 저장하려했는데 안되어서 질문 남깁니다

 database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name=index_name)코드 실행시 오류가 발생합니다.  PineconeApiException: (400) Reason: Bad Request  HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Sat, 23 Nov 2024 12:34:02 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '104', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '3748', 'x-pinecone-request-id': '2915271834887315110', 'x-envoy-upstream-service-time': '5', 'server': 'envoy'})  HTTP response body: {"code":3,"message":"Vector dimension 4096 does not match the dimension of the index 3072","details":[]}초기 embedding 모델은 upstage 임베딩 모델을 사용했습니다. Pinecone index 생성시 기존 text-embedding-3-large 모델 선택했더니 dimension 기본값이 3064였는데 4096으로 변경했어야하는 부분인가요?