Vibe Coding - 제조 작업자가 직접 코딩하다

제조업에서 AI와 함께 코딩하기: Vibe Coding 실전 가이드최근 ChatGPT, Claude 같은 AI 도구들이 우리 일상에 깊숙이 들어오면서, 소프트웨어 개발 분야에...

IoT 데이터 리뉴얼로 실시간 모니터링 시스템 구축: 단순한 시계열에서 지능형 분석 플랫폼까지

들어가며: 데이터의 진화가 필요한 시점제조업 현장에서 IoT 센서로부터 수집되는 온도 데이터. 언뜻 보면 단순해 보이는 이 데이터가 과연 우리에게 얼마나 많은 인사이트를 제공...

LLM 속 지식 저장 위치를 찾아내는 방법 발견

(2024년 04월 03일 (수) 기사 내용입니다. 간단한 일차 함수를 사용, 대형 언어 모델(LLM) 내에서 특정 지식이 어디에 저장돼 있는지를 확인할 수 있다는 연구 결과...

초보자와 전문가를 위한 자연어 생성(NLG) 이해하기

초보자와 전문가를 위한 자연어 생성(NLG) 이해하기오늘날 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 자연어 생성(NLG)의 출현은 인간화 기술을 향한 혁명적인 진전을 의미합니다. 이 ...

NLU, NLG and LLM

NLP, NLU, NLG의 간단한 이해

NLP, NLU, NLG의 간단한 이해 1. NLPNatural Language Process자연어를 컴퓨터에 입력하기 위한 전처리, 자연어를 이해하는 과정, 자연어를 생성하...

대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황

(아래 내용은 파이 토치 유저 모임에서 가져온 내용입니다) 검색-증강 생성(RAG) 기술 소개 RAG 기술의 발전 - 타임라인 / A timeline of existing R...

LLM.활용을 위한 임베딩이란?

임베딩(Embeddings)은 무엇이고 왜 중요한가임베딩이란? • "임베딩"은 콘텐츠를 "부동 소수점 숫자의 배열"로 변환하는 것 • 이 배열의 핵심은 "콘텐츠 내용의 길이"...

대규모 언어 모델의 다국어 학습 평가 논문

최근 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나로 등장하여 연구와 개발을 근본적으로 변화 시켰습니다ChatGPT는 ...

Prompt Engineering-Tips and tricks for successful prompting with LLMs

Prompt Engineering-Tips and tricks for successful prompting with LLMs텍스트-텍스트 형식으로 인해 대규모 언어 모델(LL...

트랜스포머 이해하기

트랜스포머 이해하기: 단계별 수학 예제 — 1부본 내용은 gopenai.com의 Fareed Khan 블로그에서 가져온 내용으로 일부 추가와 번역한 내용으로 많은 도움이 되기...

생성형 AI AI 코딩 성능 테스트 (Google Bard, Open ai ChatGPT)

생성형 AIAI 코딩 성능 테스트(Google Bard, Open ai ChatGPT) 테스트 프롬프트-1)time series data "timeseries.csv" 에서...