Lecture3 [패스트캠퍼스 베타러너 후기] 테디노트의 RAG 비법노트 : 랭체인을 활용한 GPT부터 로컬 모델까지의 RAG 가이드 안녕하세요 오늘은 베타러너로 미리 수강한 강의인"테디노트의 RAG 비법노트 : 랭체인을 활용한 GPT부터 로컬 모델까지의 RAG 가이드" 후기를 작성해보려고 합니다 패스트캠퍼스에 이 강의가 런칭되기 전부터 테디노트님의 랭체인노트를 알고 있었는데패스트캠퍼스에 강의가 나오길래오 패캠이 모셔갔군이란 생각을 했었던 강의였어용 ㅋㅋㅋㅋ 그만큼 랭체인 관련해서는 가장 유명하신 테디노트님이고,그래서 궁금했던 강의였답니다. 사실 테디노트님은 랭체인 이전에도 유명한 분이셨죠저도 처음 유튜브에서 테디노트님을 알게된건 깃허브 블로그 연동 뭐 그 영상이였던 것 같은데 ㅋㅋㅋ 그리고 이 강의에도 스트림릿을 적극적으로 사용하시는데저도 테디노트님의 유튜브 스트림릿 강의로 스트림릿을 입문한 사람인지라, 감사한 마음으로 강의.. 2024. 7. 31. [패스트캠퍼스 베타러너 후기] 랭체인 입문 5개의 프로젝트로 시작하는 LLM 기반의 AI 서비스 개발 안녕하세요 오늘은 베타러너로 미리 수강한 강의인"랭체인 입문 5개 프로젝트로 시작하는 LLM 기반의 AI 서비스 개발" 후기를 작성해보려고 합니다 ㅎㅎ 딱 베타러너 이벤트가 떴을 때 "와 진짜 이건 꼭 해보고 싶다" 라는 강의가 이 강의였는데요운 좋게 진행을 하게 되어서 이번주에 3차시에 공개 예정인 강의를 미리 듣는 기회를 가지게 되었습니다 제가 이 강의를 듣고 싶었던 이유는일단은 랭체인 강의라는 것..!요즘 LLM이 큰 주목을 받으면서 개발 프레임워크인 랭체인도 크게 주목을 받고 있는데요근데 강의는 사실 아직까지는 많지 않아서, 요즘 막 공개되는 따끈따끈한 주제 같아요(패스트캠퍼스에서 어떤 신규 강의가 오픈되는지 자주 보는데, 랭체인 강의여서 눈독들이고 있었던 1인 ㅎㅎ) 제가 3차 내용만 보긴 .. 2024. 7. 21. [허깅페이스 트랜스포머 #1] Part 2 가장 다운로드 많이 된 모델 - Autoregressive Models 패스트캠퍼스에서 60일 간의 인강 수강 이벤트로 구입했던 인강입니다. 나중에 다 올리면 인강 총 후기?를 남기겠습니다. 노션에다가 써놓고 포스팅을 안해놓은거라 빠른 시일안에 다 올리는 것을 목표로..! 이 인강에서는 모든 강의를 간략 설명(15%) + 코드 실습(85%) 로 구성되어 있어서 필기가 짧습니다. 모델을 구체적으로 공부하고 싶으신 분들은 인강보다는 논문을 더 보시는 것을 권장드립니다. * 자기 회귀 모델은 시퀀스의 이전 입력에서 측정값을 가져와 시퀀스의 다음 성분을 자동으로 예측하는 기계 학습(ML) 모델의 클래스 2.1 GPT2로 문장 생성하기 논문: Language Models are Unsupervised Multitask Learners 비지도 다중 작업 학습기 GPT-2가 어떻게 훈련.. 2024. 4. 12. 이전 1 다음
