모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
처음 pip가 에러나서 디버깅해서 다음단계로 나아갔으나 그 이후 아래 부분에서 에러가 납니다. 업데이트를 부탁드립니다. # tags는 label id를 나타냅니다. bionlp = load_dataset("tner/bionlp2004") bionlp["train"][0] https://colab.research.google.com/drive/1ViGQuvsBhAbzcXvOyNawlWwux-VXMx1L?usp=sharing
안녕하세요? 현 강의와 관련 없는 질문해서 죄송합니다. (답변 받는 즉시 지우겠습니다.) 강사님 강의를 모두 수강하고 싶은데... 비용 부담 문제가 있습니다. ㅠㅠ 그래서 혹시... 얼리버드 할인 쿠폰으로 선처를 베푸실 실 수 있으신가요? ㅠ mhcai1st@gmail.com 입니다.
며칠 전 요청을 드린 바 아직 해결이 되고 있지 않아서 언제쯤 수정이 될지 대략적인 예정 일자 라도 알려주시면 감사하겠습니다. 즉시 수정이 되면 좋겠지만 그렇게 하기 힘드신 듯 하네요. 개인적으로 업무와 연관이 되어 있어서 교육 스케줄의 일정 조정이 필요하여 요청드립니다.
먼저 강의는 정말 잘 듣고 있습니다. 강의 내용을 주로 들으면서 따로 궁금한 점들을 인터넷에 나와있는 다른 정보를 찾아가면서 해결해 나아가니 습득이 잘 되는 것 같습니다. 문의 사항은 다음과 같습니다. 17강 강의 마지막 부분 (강의 동영상 16:00 부분) 에서 feature 에 대한 y 값이 0 0 0 0 1 1 1 1 1 이 되는 그래프를 직접 그리신 다음 선형회귀 직선을 그리셨는데, 기울기가 음이 되도록 좌상향 직선을 그리셨습니다. 이부분이 많이 헷갈리는데, 지금까지 선형회귀를 학습한 내용을 생각하면 오차가 최소화되어야 하기 때문에 기울기가 양이 되는 우상향 직선이 되어야 하는 것이 아닌가 생각합니다. 이에 대한 답변 부탁드립니다. 강의 막바지 내용이고 다음 강의에서 다룰 내용이라 그냥 그러려니 하고 넘어갈 수도 있는데 (아직 18강 강의를 듣기 전입니다.) 혹시나 해서 문의드립니다. 감사합니다.
14강 최소제곱법을 이용한 다중선형회귀에서 강사님께서 언급하신 예시 데이터의 특징이, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 유사역행렬을 이용하여 해를 찾는다고 하셨는데요. 최소제곱법에 의한 풀이법을 좀 더 검색하고 알아보니, 강사님께서 설명하신 방법인 X, y 값을 평균값으로 중심이동해서 구하는 방법 말고, X 데이터 행렬의 맨 앞에 1로 채워진 열벡터 데이터를 삽입하고 W 벡터를 w1, w2, w3 이 아닌 w0=b, w1, w2, w3 으로 하여 중심이동 없이 바로 W와 b를 구하는 방법이 소개되어있었습니다. 그런데 14강의 예제를 통해 그렇게 풀어보니 W와 b의 결과가 전혀 다르게 나왔는데 (몇번을 검산해도 똑같습니다.) 이 이유가 궁금합니다. 다시 말해 X^TX 가 Singular Matrix 가 아니라면 역행렬이 명백히 존재하므로 어떻게 계산해도 같은 결과가 나오는것이고, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 행렬의 rank 가 적어 어떤 방법으로 유사 역행렬을 구하여 계산했느냐에 따라 다른 답이 나올 수도 있는것인지 궁금합니다. 이에 대한 답변을 부탁드립니다.
안녕하세요 강의 재미있게 보고 있습니다. 강의 자료 메일로 요청드리니 자동응답으로 신청 페이지가 나오던데, 신청하면 다음 오류가 나오고 신청이 안되네요. 따로 신청 방법이나 강의자료 열람 방법이 있을까요? ' 오류 발생: Message: timeout: Timed out receiving message from renderer: 29.653 (Session info: chrome=147.0.7727.116)'
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
섹션 22 퀴즈 문제 풀이와 답이 맞는건가요? 강의에서 언급된 O1 API 베타 버전의 주요 제한 사항이 아닌 것은 무엇인가요? A 함수 호출 지원 B 시스템 메시지 지원 이미지 입력 지원 D 일부 하이퍼파라미터 조정 제한 해설 O1 API 베타 버전은 이미지 입력, 시스템 메시지, 함수 호출, Batch API 등이 지원되지 않으며, 온도와 같은 하이퍼파라미터도 고정되어 있어요.