프롬프트 엔지니어링은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 활용하여 일상적인 문제부터 복잡한 과제까지 다양하게 해결할 수 있는 효과적인 방법을 제공한다. 복잡한 코드를 작성하는 대신, 사용자는 ‘프롬프트’라고 하는 간단하면서도 강력한 지시문을 통해 모델을 특정 작업을 수행하도록 유도할 수 있다. 이 접근법은 사용자의 창의성을 극대화하고, 기술적 전문 지식의 필요성을 최소화한다.
언어 모델은 방대한 텍스트 데이터로부터 다양한 지식과 맥락을 학습하기 때문에, 사용자는 이를 이용하여 모델에게 원하는 작업을 수행하도록 지시할 수 있다. 가장 매력적인 부분은, 이러한 모델들이 특정 작업을 수행하기 위해 명시적으로 훈련되지 않았음에도 불구하고, 적절한 프롬프트를 통해 효과적으로 작업을 완수할 수 있다는 것이다.
안녕하세요. 오늘은 챗GPT와 같은 거대언어모델에서 매우 중요한 개념인 ‘파인튜닝(fine-tuning)‘에 대해 자세히 알아보고자 합니다. 여러분이 거대언어모델 혹은 기계 학습에 관심이 있다면, 이 개념은 여러분이 앞으로 직면할 많은 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
파인튜닝은 기본적으로 이미 큰 규모의 데이터로 사전 학습된 모델을 취해, 그것을 특정한 작업이나 새로운 데이터셋에 더 잘 맞도록 세밀하게 조정하는 과정을 말합니다. 이 과정은 기존의 범용 모델을 특정 목적에 맞게 ‘맞춤형’으로 조정하는 것과 유사합니다. 예를 들어, 여러분이 영문학 수업을 위해 광범위한 영어 독해 능력을 기르고, 그 후에 특정 작가의 작품을 분석하는 데 집중하는 것과 같은 원리라고 볼 수 있습니다.
콘텐츠 생성과 편집에 있어 일관성은 항상 중요한 고려 사항입니다. 특히, 자동화된 툴을 활용해 대량의 텍스트를 처리할 때, 각 청크마다의 일관된 톤과 스타일을 유지하는 것은 더욱 도전적입니다. 이번 포스트에서는, 이러한 도전을 해결하기 위한 혁신적인 방안으로 동적 Few-shot 프롬프트에 대해 알아보겠습니다.
동적 Few-shot 프롬프트는 기계 학습 모델에 최근 처리된 여러 교정 사례를 프롬프트로 제공하여, 모델이 새로운 텍스트 청크를 처리할 때 이전의 맥락을 참조하고 그 일관성을 유지하도록 유도하는 방법입니다. 이 기법은 특히, 문서의 긴 부분을 다루면서 일관된 음성 및 스타일을 유지하는 것이 중요한 작업에 효과적입니다.
안녕하세요! 요즘 디지털 생활에서 스마트하게 일하는 방법을 찾고 계신가요? 여러분처럼 여러 구글 계정을 jongjong이용하는 저도 그랬답니다. 그래서 오늘은 구글 드라이브, 지메일, 유튜브 같은 구글 서비스를 쉽고 빠르게 이용할 수 있는 꿀팁, 바로 ‘맞춤형 인터넷 바로가기’ 만드는 방법을 소개하려고 해요. 시작해볼까요?
여러분도 북마크를 많이 사용하시죠? 그런데 그냥 북마크와는 달리, 맞춤형 인터넷 바로가기는 여러분이 원하는 구글 계정으로 바로 ‘짠’하고 뛰어들 수 있게 해줘요. 특히 여러 계정을 쓰는 분들이라면 이 매력에 푹 빠질 거예요. 시간도 절약되고, 번거로움도 줄어들죠.
집에 있는 맥을 서버로 사용하고 있나요? 맥에서 파이썬 앱을 계속 오픈하고 싶나요? 그러면 이 포스트를 참고하세요. 이 포스트에서는 Streamlit을 이용한 LLM앱을 예시로 들어서 맥에서 파이썬으로 만든 앱이 터미널이 꺼지더라도 실행될 수 있도록 하는 방법을 소개합니다.
Streamlit은 데이터 과학자와 개발자가 빠르게 인터랙티브 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 인기 있는 오픈 소스 도구입니다. 하지만 애플리케이션을 개발하고 테스트하는 과정에서 지속적으로 실행 상태를 유지하고 관리하는 것은 도전적일 수 있습니다. MacOS 사용자를 위해, 우리는 Streamlit 애플리케이션을 효과적으로 실행하고 모니터링하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 핵심 전략을 공유하고자 합니다. 이러한 전략은 개발 효율성을 높이고, 프로젝트의 진행 상황을 더 잘 파악할 수 있도록 도와줄 것입니다.
PostgreSQL과 Python을 연동하는 방법: 기초부터 실습까지
생성 AI 기술이 탑재된 현대 애플리케이션은 로그 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위해 데이터베이스(DB) 연동의 중요성이 점점 증가하고 있다. 특히, 파이썬 언어로 개발된 애플리케이션에서는 사용자 인터페이스를 구축하기 위해 Streamlit 프레임워크를 주로 활용하는 추세다. 생성AI 프로젝트를 진행하면서 로그를 저장하기 위한 DB 선택을 고민하고, 실제 간략한 예시를 작성해 보았다.
애플리케이션 개발 초기 단계에서 가장 중요한 결정 중 하나는 적합한 데이터베이스를 선정하는 것이다. 이번 프로젝트에서는 MongoDB와 PostgreSQL이 후보군으로 올랐다. MongoDB는 NoSQL 데이터베이스의 대표주자로, 과거 프로젝트 경험 덕분에 개발자들에게 친숙하다. 클라우드 기반 서비스의 무료 이용 가능성은 MongoDB를 매력적인 옵션으로 만든다. 반면, PostgreSQL은 전통적인 SQL 데이터베이스의 강력한 기능을 제공하며, 최근에는 생성 AI 기술과의 통합 사례가 늘어나고 있는 추세다.
토스 이승건 대표, 신사임당 주언규 대표가 한결같이 사업은 운이라고 말했다. 그래서 운을 맞이 하기 위해서 버티기 위한 전략으로 끈기, 작은 규모의 사업(망해도 또 시도할 수 있는 규모)를 강조했다.
주식에서 장기투자도 마찬가지다. 아래 유튜버의 마지막 부분에 언급되는 장기투자도 결국은 잘 버티기 위한 전략이 마련되었냐 여부에 대한 것이다.
박경철 원장에 대한 강연을 소개하고 정리한 유튜브 클립인데, 영상 막바지에 아래와 같이 운을 맞이하기 위한, 즉, 주식투자에서는 장기투자를 할 수 있는 여건을 만드는 것이 필요하다는 점을 언급하는 것이 눈에 보였다.
현대 기술이 식당의 주문 방식을 혁신하고 있다는 증거를 식당마다 쉽게 목격할 수 있다. 웨이터와의 소통, 메뉴판 검토 등 전통적인 절차가 서서히 사라지고 그 공간을 태블릿이 메우고 있다. 이러한 태블릿은 메뉴 선택에서 결제에 이르기까지 일련의 과정을 간결하게 만들어 소비자와 사업주에게 새롭고 다양한 영향을 끼치고 있다. 본문에서는 기술의 발전이 식당 산업에 가져오는 도전과 기회를 탐구하고, 이 혁신이 고객 경험과 식당 운영에 어떤 변화를 도입하고 있는지 조명해본다. 이 글은 식당 산업의 디지털화 경향을 객관적으로 분석하고 그로 인한 긍정적 및 부정적 측면을 심층적으로 다룬다.
인생은 때때로 예기치 않은 순간에 큰 영감을 주곤 한다. 2023년 11월 7일 한국시간 새벽에 멀리 미국과 영국에서 벌어진 두 가지 전혀 다른 사건을 통해서 바로 그 경험을 하였다. 첫 번째 영감은 멀리 영국 런던의 축구장에서 열린 런던 더비에서 나왔다. 포스테코글루 감독이 이끄는 토트넘의 이례적인 경기 모습은 하나의 경기를 넘어 인생에서도 중요한 전략과 실행의 교훈을 주었다. 두 번째 영감은 테크의 세계에서 왔다. OpenAI의 첫번째 개발자 컨퍼런스였던 DevDay에서 발표된 혁신적인 AI 기술들은 현실을 바라보는 새로운 창을 열어주었고, 나의 사고를 확장시키는 계기가 되었다. 이 두 경험은 평범한 일상에 새로운 생기를 불어넣고, 나에게 새로운 도전을 시작할 용기를 주었다. 이 글은 바로 그 날, 내 삶에 새로운 방향을 제시한 두 가지 영감의 순간들로부터 시작되는 이야기이다.
RT가 뭐야?
“RT"는 여러 가지 의미를 가질 수 있습니다. 문맥에 따라 다르게 해석될 수 있습니다만, 일반적으로 “RT"는 다음과 같은 의미로 사용될 수 있습니다:
테크회사나 스타트업에서 사용하는 RT는 뭐야?
테크회사에서 일상적으로 사용하는 RT는 “Release Train"의 약자입니다. 소프트웨어 개발과정에서 사용되는 용어로, 주로 Agile 또는 린 소프트웨어 개발 방법론에서 활용됩니다. Release Train은 여러 팀이 협력하여 일정 주기마다 새로운 소프트웨어 버전을 배포하는 프로세스를 나타냅니다. 이 프로세스는 큰 프로젝트 또는 제품을 관리하고 지속적으로 배포하기 위해 사용됩니다.