LLM fine-tuning에 대한 완전한 가이드
대규모 언어 모델 (LLM)의 미세 조정에 대한 글입니다. LLM은 기본적으로 광범위한 데이터셋으로 훈련되었지만 특정 애플리케이션에 적합하게 만들기 위해서는 종종 세밀 조정이 필요합니다. 세밀 조정은 모델을 새로운 데이터에 다시 훈련시키는 과정입니다. 이 글에서는 다양한 LLM 세밀 조정 기술과 그 사용 시점, 그리고 그것을 사용하지 않아야 할 시점에 대해 다루고 있습니다.
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n8n에서 데이터 형식 변환하기: Set 노드 활용
n8n에서는 다양한 데이터 소스를 처리할 때, 데이터 형식을 올바르게 변환하는 것이 중요합니다. 특히, 데이터베이스, 스프레드시트, CRM 등과 같은 시스템에서는 특정 필드 구조를 요구하므로, Set 노드를 사용하여 필요한 필드만 남기거나 필드 이름을 변경할 수 있습니다. 왜 데이터 형식 변환이 중요한가? 데이터를 삽입할 때 대상 시스템(예: 데이터베이스, Google Sheets, CRM 등)은 미리 정의된 필드 구조를 가지고 있습니다….
대형 언어 모델(LLM)의 강력함: 텍스트 분석에서 추론까지
대용량 언어 모델은 빠른 결과 생성과 개발 속도 향상을 가능하게 합니다. 이 모델은 감정 분석, 이름 추출 등 복잡한 작업을 처리하며, 각각의 작업에 대해 별도의 모델 학습과 배포를 필요로 하지 않습니다. 이는 프롬프트를 사용하여 시간과 노력을 크게 줄여 주어진 텍스트의 감정, 주제 등을 빠르게 추론하는 데 유용합니다.
자바 환경에서 비정형 데이터 암호화: 방법 및 구현
현대 애플리케이션에서는 비정형 데이터(예: 이미지, 문서, 동영상 파일 등)의 암호화가 필수적입니다. 특히, 개인정보 보호 및 데이터 유출 방지를 위해 암호화 기술을 활용하는 사례가 많습니다. 이번 글에서는 자바 환경, 특히 스프링 부트에서 비정형 데이터를 암호화하기 위한 주요 라이브러리와 이를 활용한 구현 예제를 소개하겠습니다. 1. 비정형 데이터 암호화를 위한 라이브러리 소개 1.1 Jasypt (Java Simplified Encryption) •…
로컬 컴퓨터에서 LLAMA 2를 이용한 Youtube Q&A 봇 만들기
LLAMA-2와 같은 오픈 소스 모델을 사용하여 YouTube 동영상 관련 질문을 처리하는 챗봇 개발합니다. 미리 학습된 LLM은 유용하지만, 연속적인 학습 기능이 없어서 때로는 부정확한 정보(환상,hallucinations)를 제공할 수 있다는 한계가 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 질문 프롬프트에 상황 정보를 포함시키는 방법이 중요합니다. 이렇게 하면 오픈 소스 모델을 효과적으로 활용하면서 동시에 사용자의 개별적이거나 전용 데이터 소스와 함께 사용할…
프롬프트 엔지니어링: 실용적인 예시
텍스트 프롬프트는 LLM의 응답을 지시하는 역할을 하기 때문에 조금만 변경해도 완전히 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 실제 사례에 여러 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용해 보겠습니다. 이를 통해 반복적인 과정으로 진행되는 프롬프트 엔지니어링을 직접 경험하고, 다양한 기술을 적용하는 효과를 확인하며 머신 러닝 및 데이터 엔지니어링과 관련된 개념을 배울 수 있습니다.
우리가 생성 AI로 개인 스타일링을 혁명적으로 바꾸는 방법
How We’re Revolutionizing Personal Styling with Generative AI 많은 회사들이 AI 전략을 정의하기 시작하는 단계에 머물러 있지만, Stitch Fix는 처음부터 데이터 과학에 기반을 두고 있습니다. 우리의 믿음은 사람과 기계가 함께 일할 때 더 효과적이라는 것이며, 우리는 비즈니스 전반에 걸쳐 그들의 독특한 강점과 능력을 활용합니다. AI와 ML 모델은 고객의 스타일링부터 물류, 재고 관리, 제품 설계에 이르기까지…
AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개
AI 기반 실시간 음성 비서 구축 서비스 소개 오늘날 기업들은 고객과의 소통을 혁신할 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 특히 전화 기반의 고객 서비스에서는 빠르고 자연스러운 상호작용이 중요한 요소가 되는데요. 저희는 Twilio와 OpenAI의 최첨단 Realtime API를 사용해 고객의 요구를 실시간으로 처리하고, 다양한 언어로 응답할 수 있는 AI 기반 음성 비서를 구축하는 서비스를 제공합니다. 이 글에서는 이 서비스의…
OpenAI API를 통해 자신의 데이터로 훈련된 챗봇 생성하기
이 글에서는 OpenAI API를 사용하여 자신만의 챗봇을 훈련시키고 테스트하는 방법과, 그것을 전 세계와 공유할 수 있는 웹 앱으로 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Claude Code: 클로드 코드 실용 팁
안녕하세요! Anthropic의 YouTube 채널에 올라온 “Mastering Claude Code in 30 minutes” 영상 내용을 바탕으로 Claude Code에 대한 흥미로운 통찰력을 알려드릴게요. https://www.youtube.com/watch?v=yo32U8qTIMs Claude Code: 단순한 자동 완성 툴을 넘어선 AI 코딩 비서의 새 시대 개발자 여러분, 혹시 코드 자동 완성이나 몇 줄짜리 코드 스니펫에 만족하지 못하고 계셨나요? Anthropic에서 개발한 Claude Code는 기존 AI 코딩 어시스턴트의 한계를…