강의와는 상관없지만, 번역자님의 강의라서 표시해봅니다. 249페이지model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth, map_location=device")-->model_state_dict = troch.load("review_classifier.pth", map_location=device) 255페이지 url 에 오타 rickipark -> rickieparkurl = ( 'https://raw.githubusercontent.com/rickiepark/llm-from-scratch' '/main/ch07/01_main-chapter-code/instruction-data.json') 

8강 부터는 영상이 안나오는게 정상인가요?

안녕하세요. 강사님강의 쿠폰을 받으려면 어떻게 해야 하는지 문의드립니다.10월 6일 발급된다고 봤는데, 쿠폰함에 이력도 안남아 있어서요.확인 부탁드립니다!감사합니다.

안녕하세요. 연휴에 공지 확인을 제대로 못해서 쿠폰 등록을 놓쳤는데, 혹시 재발급 가능할까요?

7:40초 즈음에 GPT3가 768 차원이라고 하셨는데 책에는 GPT2가 768차원 , GPT3가 12,288차원인데 어떤 설명이 맞는걸까요

추석 연휴에 완독 목표로 하루에 한장씩 도전중입니다.4장부터는 강의가 안보이는데, 아직 등록이 안된걸까요?

안녕하세요.코드 2-3의 SimpleTokenizerV1을 실행한 결과에 대해 문의드립니다.아래 코드를 실행해보니 원문 text와 decode로 복원한 text가 조금 다릅니다.원문과 복원한 text가 다르면 문제가 있을지 문의드립니다.class SimpleTokenizerV1: def __init__(self, vocab): self.str_to_int = vocab self.int_to_str = {i:s for s,i in vocab.items()} def encode(self, text): preprocessed = re.split(r'([,.:;?_!"()\']|--|\s)', text) # 'hello,. world' preprocessed = [ item.strip() for item in preprocessed if item.strip() ] ids = [self.str_to_int[s] for s in preprocessed] return ids def decode(self, ids): text = " ".join([self.int_to_str[i] for i in ids]) # 구둣점 문자 앞의 공백을 삭제합니다. text = re.sub(r'\s+([,.?!"()\'])', r'\1', text) return text tokenizer = SimpleTokenizerV1(vocab) text = """"It's the last he painted, you know," Mrs. Gisburn said with pardonable pride.""" ids = tokenizer.encode(text) print(text) print(ids) print(tokenizer.decode(ids)) "It's the last he painted, you know," Mrs. Gisburn said with pardonable pride. [1, 56, 2, 850, 988, 602, 533, 746, 5, 1126, 596, 5, 1, 67, 7, 38, 851, 1108, 754, 793, 7] " It' s the last he painted, you know," Mrs. Gisburn said with pardonable pride.  

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 코드 해설 강의 (10월 6일 무료 쿠폰 일괄 지급)쿠폰은 어디서 확인하면 되는지 문의드립니다.

Chapter2에서 슬라이딩 윈도우 만들때 stride를 128로 했는데요, 타깃은 인풋 마지막 토큰의 다음번째 토큰을 예측 하기 위해 for문을 돌면서 첫번째 타깃은 2번째 토큰, 다음은 3번째 토큰.. 이런식으로 되는걸로 아는데 갑자기 128로 건너 뛰는 이유는 무엇인지요?

4강부터 갑자기 스크립트 프로그램이 나오고 코딩을 시작하는데, 파이썬을 한번도 써본적이 없어서요. 사전에 뭘 설치해야 되나요? 동일한 프로그램 동일한 화면에서 따라하고 싶어서요. 파이썬에 대한 기초 강의나 설명 노트는 없는건가요?

LLM 도서구매는 개별적으로 하면 되는지요?

# 모델을 로드하는 코드 model_id = "/work/checkpoints/hf/Qwen2.5-VL-3B-Instruct" # 사용할 모델 경로 지정 model_org = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, # 모델 경로로부터 모델 불러오기 device_map="auto", # 자동으로 장치 설정 (예: GPU 사용) torch_dtype=torch.bfloat16, # 모델의 데이터 타입을 bfloat16으로 설정 (메모리 최적화) ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) # 모델에 맞는 processor 불러오기 ==> 질문 사항 (2개) 질문1) 위 코드에 동일한 모델을 model_org 와 processor 로 정의한 거 같은데 왜 이렇게 정의한 이유는 무엇인가요? 질문2) datacollator 는 모델마다 정의하는 방법이 다른 거 같은데 현재 샘플로 주신 모델은 어디를 참고해야 하나요?

DB에 데이터를 관리하지 않고 csv 파일로 관리 하는 이유가 뭔지 궁금합니다. 데이터가 방대해서 처리 하기가 힘들어서 그런건가요?

안녕하세요, 쥬피터노트북 접속 후 python 연결하려고 클릭하였으나 kernel unknown 으로 연결 실패가 뜹니다.어떻게 연결가능한지 확인요청드려요.  

안녕하세요, 수업 잘 듣고 있습니다.아직 초반이지만, 오직 미장에 초점이 맞춰져 있어서 국장에는 적용을 하기 위해 어떻게 변화를 주어야 할지 모르겠습니다.파이썬이나 이런 프로그램 사용에 있어 초보라 무지한데 국내 시장용으로 제작을 하려면 API키를 어디서 가져와야 정확한지, 지표는 모든 지표를 국내에 맞게 어떻게 가져오고 수정해야 하는건지 잘 모르겠습니다. 수강전 문의란에서 국내 시장에 적용하고 싶은 다른 문의자 분을 보았습니다.답변에 강의를 들으면 충분히 국장에도 적용 가능할거라고 해서 구입했는데 어려워보여요...혹시 국내 시장에 맞추기 위해서는 어떻게 해야하는지 국내용 강의를 제작해주실 예정은 없나요? 혹은 첨부된 Github파일에서 어떻게 수정해야 하는지 도움을 주실 수 있을까요? 미국 시장과 국내 시장 모두 적용하고 싶은 저와 같은 사람들이 많이 있을텐데 국내시장 적용도 도와주시면 감사하겠습니다.

강사님 안녕하세요, 수강자 입니다. 다름이 아니라, ta 라이브러리를 사용하여, MACD라든지 RSI지수라든지 이런것들은 따로 안넣고 그냥 경제지표와 OHLCV값만 가지고 예측을 하는가요? 의미 있는 지수를 넣으면 성능이 더 좋아질거 같은데 어떤걸 넣으면 좋을지 모르겠네요!

노션 및 수업자료(코드) 다운로드는 어떻게 하나요?

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

테슬라나 팔란티어도 주식 추가 해보고싶습니다 만약 2006년도부터 쭉 데이터를 학습한다고 가정했을 경우, 테슬라나 팔란티어는 데이터가 있는 날부터 학습하게 하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다그리고 계속 일주일마다 제 컴퓨터에서 새로 stock.py를 하나 돌리고 난뒤, total.csv를 업로드하고 주가예측하기 colab을 돌리는게 맞나요?그 다음 강의 기다리고있습니다 언제쯤 나오는지 궁금합니다. 자동화는 컴퓨터를 켜놓지 않더라도 자동으로 돌아가게 가능하면 너무 좋을 것 같습니다 그리고 수수료나 과매수,과매도 등 여러 요인들을 고려하여 매수매도 하게끔 되면 좋을 것 같습니다. 저보다 잘 아실것 같아 다음강의 기대됩니다그리고 일주일 뒤의 주식이 아니라 하루 뒤의 주식 예상은 predict에서 forecast_horizon = 7 를 1로 바꿔주면 되는건가요? 코딩 하나도 모르는 사람이지만 강의하시면서 이해하기 쉽고 따라할는 강의인것 같습니다일단 한번 쭉 다 보고 천천히 따라하고 있는중인데 강의 제작시와 현재의 나스닥 100 종목이 다르기도하고 원하는 주식 좀더 추가해보고싶어서 이것저것 해보고있는데 재밌네요

안녕하세요.7:13에 맨 오른쪽아래에 XN(t+1)에서 M인데 N으로 오타가 있습니다.