“OpenAI의 LLM를 활용하여 대량의 텍스트, 예를 들어 제품 리뷰를 짧게 요약하는 방법을 설명합니다. 요약의 목적에 따라 프롬프트를 수정해 원하는 정보를 추출하며, 특정 부서의 피드백을 위한 요약 생성도 가능합니다. 이를 통해 고객의 의견을 빠르고 효과적으로 이해하며, 필요한 피드백을 제공할 수 있습니다.”

Fine-tuning LLMs Tasks to finetune Before Fine-tuning (base or pretrained model) Fine-turning 지도 학습 과정은 지시 프롬프트(instruction prompts)를 사용하여 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 것을 포함합니다. 지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝의 한 분야로, 모델이 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습하는 방법입니다. 이러한 과정에서 모델은 입력 데이터와 해당 레이블 사이의 관계를 학습하려고 시도합니다. “언어 모델(LLM)”은 텍스트 데이터를 처리하고…

프로그래밍 보조 AI 도구가 점점 진화하는 가운데, Anthropic의 Claude Code는 단순한 코드 생성에 그치지 않고, 개발자의 워크플로까지 통합 자동화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 그 핵심 도구 중 하나가 바로 Hooks 기능입니다. 이번 글에서는 Claude Code의 Hooks가 무엇인지, 그리고 실제 현업에서 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 사례와 함께 정리해보았습니다. https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks 🧩 Hooks란 무엇인가? Claude Code의…

자동매매에 관심 있는 분들이 가장 먼저 묻는 질문. “그거 진짜 돈 벌 수 있어요?” 정답부터 말씀드리자면“가능은 하지만, 무조건은 아닙니다.” 자동매매는 잘만 활용하면감정 없이, 반복 가능하고, 일관성 있는 수익을 낼 수 있는 도구입니다.하지만 “전략, 리스크 관리, 운영 방식”에 따라 결과는 크게 달라져요. 이번 글에서는 자동매매로 수익을 내는 사람들이 어떤 특징을 가지고 있는지,현실적인 수익 기대치는 어느 정도인지알아보겠습니다….