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미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 augmentation을 설명하는 부분에 아래 경로가 사라진 것 같아 말씀드립니다! https://www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2020/03/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 해설 강의
앞 텍스트들로 다음 단어 하나를 예측한다고 했는데, 왜 슬라이딩 윈도에서는 입력과 타깃이 겹쳐져있는건가요? 또한 앞 텍스트부터 누적한 다음, 타깃 한 단어만 예측하는 것으로 이해했습니다. 왜 4개씩 나누는 것인지 궁금합니다. 왜 갑자기 슬라이딩 윈도우로 넘어간것인지 그 중간단계가 이해되지 않습니다.
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요. LLM 챌린지만 신경쓰다가 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>와 <머신러닝, 핵심만 빠르게!>의 쿠폰 등록을 놓치고 말았습니다. 바보같은 실수네요. 다시 등록을 해주실 수 있으실까요? 감사합니다.
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 완독 챌린지
안녕하세요-! 늦게 챌린지 공부 시작했지만 할 수 있는 만큼 하고 싶어 인프런 강의 열심히 들었습니다. 해설강의 공지를 매우 늦게 확인해 이메일을 확인해보니 스팸함, 다 확인해봐도 메일은 못 받았습니다ㅠ 그럼에도 공지를 확인했어야 했는데, 제가 확인이 늦어 제 잘못이기는 하나 혹 가능하다면 해설 강의 저도 듣고 싶습니다..!! 복습하면서 부족한 부분 채우며 공부하고 싶은데 혹시혹시 가능한 방법이 있을지 문의드립니다ㅠ! 감사합니다!
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 해설 강의
안녕하세요 챌린지 열심히 하고 있는 수강생입니다 다름이 아니라 이 챌린지를 성공하면 길벗 포인트를 받을 수 있다고 본 거 같은데 혹시 4장부터는 인증을 어떻게 해야하는 지 궁금합니다!
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
첼린지를 처음하다보니 쿠폰기간을 놓쳤습니다. 메일로 다시 보내주실수 없는지 문의드립니다. 번거롭게해서 죄송합니다. 머신러닝과 대규모 언어모델 둘다 신청했습니다.
미해결
실무 밀착형 PyTorch 컴퓨터 비전: CNN에서 최신 DETR까지 완벽 가이드
5k모니터로 보고있는데 강의 화질이 별로라 화면상에 코드가 깨지는게 참다참다 더이상 못봐주겠네요.. 강의보다 눈 나빠질거같습니다 2025년도 8월 5일에 촬영하셧는데 대체 어떻게 녹화를하신건지.. 고화질로 녹화 하시고 인코딩하셔도 용량얼마 안될텐데.. 아쉽네요
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
안녕하세요. LLM 관련 강의 잘 듣고 있습니다. 실무 적용에 많은 도움이 되고 있어 감사드립니다. 강의 내용과 직접적인 연계는 아니지만, 강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 현재 문서 분류 강의를 들으며 생각해본 부분인데, LLM을 이용해 문서 분류가 가능한 것처럼, 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)처럼 문서 간 유사도를 하나의 점수 형태(예: 0~100, 혹은 정규화된 점수 등)로 산출하는 것이 가능한지 궁금합니다. 점수가 의미론적 유사도이든, 어떤 방식이든 상관없이, LLM이 두 문서를 입력받아 정량적 점수(Scoring Output)를 생성할 수 있는지 알고 싶습니다. 만약 가능하다면, 어떤 방식으로 접근하는 것이 적절한지(예: 모델 형태, 프롬프트 전략, 파인튜닝 여부, 평가 기준 등), 방향성을 조언해주시면 도움이 될 것 같습니다. 참고로 제가 언급한 퍼지 해시(Fuzzy Hashing) 는 다음 개념을 의미합니다. 퍼지 해시는 일반적인 해시 함수와 달리, 입력 데이터가 일부 변형되더라도 서로 유사한 해시 값을 생성하여 문서 또는 파일 유사도를 비교하기 위한 기술입니다. 조언 주시면 감사하겠습니다. 좋은 강의 계속 기대하겠습니다. 감사합니다.
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 강의의 무료 쿠폰 발급 링크 와 <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 강의의 50% 할인 쿠폰 발급 링크 가 인프런에 등록된 이메일 로 전달됩니다. 이메일로 링크가 없어서 문의드립니다. woong2241@naver.com 입니다. 확인부탁드립니다. 감사합니다^^! 항상좋은강의감사합니다
미해결
구현하며 배우는 Transformer
안녕하세요 강사님. BERT 학습 파트와 관련하여 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 현재 IMDB 데이터를 활용한 긍/부정 분류 학습 과정만 구현되어 있는 것으로 보이는데, 혹시 MLM이나 NSP를 통한 BERT의 초기 pre-training 과정은 포함되어 있지 않은 것인지 궁금합니다. 제가 혹시 놓친 부분이 있다면 죄송합니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
미해결
구현하며 배우는 Transformer
안녕하세요 강사님. BERT 관련 강의를 매우 유익하게 듣고 있습니다. Embedding 파트를 학습하던 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. BERTEmbeddings 클래스 구현에서 초기화 시 max_len 이 주어지는데, forward 단계에서는 input_ids.size(1) 을 사용해 position embedding의 인덱스를 다시 정의하는 과정이 있습니다. 제가 이해한 바로는 이후 tokenizer에서 설정한 max_length 와 실제 입력 길이가 달라질 수 있기 때문에 이러한 처리가 필요한 것으로 보였습니다. 혹시 강사님께서 강의 시 빠른 실행을 위해 tokenizer의 max_length 를 모델의 max_len 과 다르게 설정하셨기 때문에 해당 코드를 넣으신 것인지 궁금합니다. 일반적인 학습 환경에서는 tokenizer의 max_length 와 모델의 max_len 을 동일하게 맞추는 것이 자연스러울 것 같은데, 혹시 제가 놓친 부분이 있다면 설명해주시면 감사하겠습니다.
미해결
구현하며 배우는 Transformer
안녕하세요, 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다. 한 가지 궁금한 점이 있는데요, 트랜스포머 Seq2Seq 모델은 구현까지만 되어 있고 학습 과정에 대한 강의는 없는 것 같습니다. 혹시 BERT나 MarianMT 모델의 학습만 포함되어 있는 것인지 여쭤보고 싶습니다. 감사합니다.
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요 메일 확인이 늦어서 쿠폰 적용을 못했습니다. 수동 등록으로 해주신다고 하여 Q&A로 남깁니다. 등록 부탁드립니다
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요. 챌린지 수강자입니다. 오픈채팅방에서 문의 드렸었는데... 메일확인이 늦어 쿠폰등록기간이 만료되었습니다. 챌린지 둘다(대규모 언어모델, 머신러닝)문의 드립니다. 감사합니다.
해결됨
<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
구매내역 인증캡처 올리면 될까요?
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 해설 강의
곧 7장을 들어가는데 7장 2절까지만 강의가 있고 그 이후에는 아직 없는 것 같아서 7장 2절 이후의 강의는 언제 올리는 지 궁금해서 문의 드립니다
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 완독 챌린지
안녕하세요. 저도 본강의를 수강하다 놓치게 되어 연락드렸습니다. 혹시 가능하다면 감사하겠습니다!
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 해설 강의
영상 초반에서 말씀하시는 "이전 영상"이 어떤 영상인지 궁금합니다.
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 완독 챌린지
챌린지 본 강의만 보다보니.. 해설강의 쿠폰을 놓쳤네요. 혹시 재발행 가능할까요? 고객센터에 문의해도 답이 없어서 게시판 찾아서 질문 남겨봅니다. 확인 부탁드립니다.
해결됨
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 완독 챌린지
제 4장 강의를 듣다 보면 강사님께서 강조하시는 말씀 중에 "입력 차원과 출력 차원은 같아야 하고 768차원이다"라는 게 있습니다. "4.1장. 구조 구현하기"에 나오는 예제 코드의 마지막 부분을 보면 아래와 같이 나와 있습니다. torch.manual_seed(123) model = DummyGPTModel(GPT_CONFIG_124M) logits = model(batch) print("출력 크기:", logits.shape) print(logits) 차원을 살펴보면 마지막 차원이 768차원이 아니라 50257로 나오는데요(즉, [2 , 4, 50257]). txt1 = "Every effort moves you" txt2 = "Every day holds a" 토크나이저에서 위 텍스트를 인덱싱한 후 DummyGPTModel 클래스의 인스턴스에 넘겨주면 768차원이 나와야 하는 게 아닌 지 궁금합니다. 참고로, 3장 끝 부분 "멀티헤드어텐션" 전까지는 수월하게 강의를 한 번만 듣고 책으로 복습해도 수월하게 이해 됐는데, 점차 어려워지네요^^;;;
