2023.12.14 - [Study/LLM] - ChatGPT Prompt Engineering for Developers : Usage (1) 이어서~ Prompting 활용 사례 알아보기 - summarizing - inferring - transforming - expanding Transforming 주어진 input에 대하여 prompt에 주어진 대로 변형을 해서 output을 리턴하는! 다양하게 활용 가능 : 번역, 오류 수정, 형식 변형 Translation ) ex. Tone Transformation ) Writing can vary based on the intended audience. ChatGPT can produce different tones. ex. Format Convers..

2023.12.13 - [Study/LLM] - ChatGPT Prompt Engineering for Developers : Intro 이어서~ Prompting 활용 사례 알아보기 - summarizing - inferring - transforming - expanding Summarizing 1차 접근 ) word/sentence/character limit (당연히 요약이니까 요약본의 길이 제한) 2차 접근 ) 세부적 지시사항 추가 # 예시 : product review를 요약해서 # shipping department에 피드백을 주려는 상황이라면 --- prompt : " summarize by focusing on any aspects that mention shipping and deliv..

DeepLearning AI 강의 수강 후 요약 https://www.deeplearning.ai/ Home Learn the skills to start or advance your AI career | World-class education | Hands-on training | Collaborative community of peers and mentors www.deeplearning.ai 단순히 ChatGPT web user interface를 이용하는 것에서 넘어서 developer tool으로서의 LLM의 힘은 "using API calls to LLMs to quickly build software applications"이다. - Andrew Ng - 언어모델을 이해하는 것도 중요하지만 ..

https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/tensorboard_with_pytorch.html 텐서보드 - 학습에 사용되는 각종 파라미터 값이 어떻게 변화하는지 시각화하여 살펴볼 수 있음 - 성능(loss/accuracy) 추적, 시각화 or 평가 용도 (1) SummaryWriter 인스턴스 생성 import torch from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() 모니터링 값들이 출력되는 디렉토리를 ()에 설정해줄 수 있음 (2) 스칼라(scalar) 기록하기 - 스칼라는 각 학습 단계에서 손실 값이나 각 에폭 이후의 정확도를 저장하는데 도움을 줌 - 스칼라 값을 기록하려면 ..

1. 파이토치 : GPU에서 텐서 조작 및 동적 신경망 구축이 가능한 프레임워크 GPU : 빠른 연산속도 Tensor : 파이토치의 데이터 형태 동적 신경망 : 훈련 반복 때마다 네트워크 변경이 가능한 신경망 2. 파이토치의 아키텍쳐 파이토치 API : 가장 상위 계층 파이토치 엔진 : 다차원 텐서 및 자동 미분(autograd) 처리 연산처리 : 텐서에 대한 연산 처리, 텐서의 실질적인 계산을 위한 C, CUDA등 라이브러리가 위치함 2.1 파이토치 API 사용자가 이해하기 쉬운 API를 제공하여 텐서에 대한 처리와 신경망을 구축하고 훈련할 수 있도록 도움. (실제 계산은 수행하지 않고, 파이토치 엔진으로 그 작업을 전달하는 역할만!) torch : GPU를 지원하는, 텐서 생성 라이브러리 다차원 텐서..

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경험삼아 + 도파민을 쫓다가 컨설팅 직무로 '24 동계인턴을 지원했다. 어쩌다 보니 서류를 통과하고 PT 면접을 준비하고 있었다. 본인이 관심있는 주제로 고객 경험 개선 / 사내 지원 전략에 대해 발표해야 했고, 애초에 자소서에는 스마트시티 계획 쪽으로 작성하였으나 주어진 주제의 목록에 스마트시티가 없어서 그 다음으로 자신있는 생성형 AI 활용 전략을 주제로 선정했다. 전략 컨설팅 이야기는 많이 들어보았고 관심은 있었지만 실제 유관 경험, 학회 경험이 전혀 없으니 매우 막막했다. 합불과 무관하게 나의 첫 대기업 면접이기도 하고 내가 못하면 혹여나 우리 학교.. 우리 과 망신이 될까봐 최선을 다했다. 전략 학회 친구, 그리고 과 선배 인맥을 통해 간단한 코칭을 받고 약 하루하고 반나절을 밤을 새어 LG C..

Leet Code #602. Friend Requests II: Who Has the Most Friends Friend Requests II: Who Has the Most Friends - LeetCode Can you solve this real interview question? Friend Requests II: Who Has the Most Friends - Table: RequestAccepted +----------------+---------+ | Column Name | Type | +----------------+---------+ | requester_id | int | | accepter_id | int | | accept_date | leetcode.com [ 문제상황 ] 팔로우..

https://n.news.naver.com/article/011/0004268439?lfrom=kakao [단독] 카카오 택시 최단거리 우선 배차 병행 카카오(035720)모빌리티가 통합 교통 플랫폼인 ‘카카오T’의 택시 호출·배차 정책을 전면 개편한다. 인공지능(AI) 시스템으로 첫 콜카드(차주연결서비스)를 보내는 배차 정책을 전면 개편하고 최 n.news.naver.com 통합 교통 플랫폼인 ‘카카오T’의 택시 호출·배차 정책을 전면 개편 [ AS - IS ] AI 시스템으로 첫 콜카드(차주연결서비스)를 보내는 배차 정책 [ TO - BE ] 위 배차 정책을 전면 개편하고 최단거리 우선 배차를 병행하겠다는 방침을 밝힘 전에 자주 택시 운송사업 조합연합과 비공정 배차에 대한 논의가 오간 바 있음. (..