반응형 AI5 [AI] LLM 핵심 개념 요약 정리 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. LLM 핵심 개념 요약 정리 1. 실습 환경 구성● Python 버전: 3.12 ● API Key 관리: - .env 파일에 API Key 저장 → python-dotenv 설치 필요 from dotenv import load_dotenvload_dotenv() # .env에서 OPENAI_API_KEY 로드 ● TTS (Text to Speech): tts-1-hd 모델을 사용.from openai import OpenAIclient.audio.speech.create( model="tts-1-hd", voice="alloy", input="Hello tts!") ● 음성 → 텍스트 (STT): - OpenAI Whi.. 2025. 6. 15. [AI] 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 안녕하세요, 개인 공부한 내용을 정리하는 게시글입니다. 머신러닝 핵심 개념 요약 정리 - Day_1 1. 모델 성능과 일반화: 과대적합 vs 과소적합용어설명특징판단 기준과대적합 (Overfitting)훈련 세트에서는 매우 잘 맞지만 테스트 세트 성능이 낮음훈련 성능 ▶ 테스트 성능R²(train) ≫ R²(test)과소적합 (Underfitting)모델이 데이터의 패턴을 잘 학습하지 못함전체적으로 성능이 낮음R²(train) ≈ R²(test) 모두 낮음 or test > train적절한 학습적당히 일반화된 모델훈련 세트가 조금 더 높지만 큰 차이는 없음R²(train) > R²(test) (약간 높음)* R²: 결정계수. 회귀 모델의 예측력이 얼마나 좋은지를 나타내는 지표 (1에 가까울수록 좋음) 2.. 2025. 5. 30. LangChain(랭체인)이란? 안녕하세요. 오늘은 랭체인에 대하여 알아보겠습니다. LangChain은 대규모 언어 모델(LLM) 을 이용해 다양한 기능을 구현할 수 있도록 도와주는 파이썬 기반의 프레임워크입니다. 특히, PromptTemplate과 Chain 같은 개념을 활용하여 체계적이고 효율적인 개발이 가능합니다.LangChain을 쓰면 질문 응답 시스템, AI 에이전트, 챗봇, 콘텐츠 생성기와 같은 기능을 쉽고 빠르게 구현할 수 있습니다. 1. 주요 개념 정리 (PromptTemplate, Chain, Documents 변환)(1) PromptTemplatePromptTemplate은 LLM에게 전달할 프롬프트(입력 문장)를 템플릿 형태로 관리하는 도구입니다.상황에 따라 동적으로 바뀌는 질문이나 지시사항을 일관된 형식으로 관리하.. 2025. 3. 22. [ kakao / kanana ] 최근 공개한 kakao의 언어 모델인 kanana란? 안녕하세요. 최근에 카카오에서 카나나라는 언어모델의 경량 버전을 오픈소스로 깃허브에 공개하였습니다. 자세한 정보는 아래 링크에서 확인가능합니다. https://github.com/kakao/kanana?tab=readme-ov-file#kanana GitHub - kakao/kanana: Kanana: Compute-efficient Bilingual Language ModelsKanana: Compute-efficient Bilingual Language Models - kakao/kananagithub.com 신규로 공개했으니 테스트 해보기위해 로컬에서 위 링크를 참조하여 테스트 코드를 작성해보았습니다. 이 글은 기본 프로젝트는 생성하였다는 가정하에 메소드 작성 및 호출만 진행합니다. 터미널에서 아.. 2025. 2. 28. 대형 언어 모델(LLM) 및 NLP 대표 분석 기법에 대하여 알아보자. 안녕하세요. 오늘은 대형 언어 모델(LLM) 및 NLP 대표 분석 기법에 대하여 알아보겠습니다. 1. 대형 언어 모델(LLM)의 정의정의:대형 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴, 문맥, 의미를 이해하고 생성할 수 있는 딥러닝 모델입니다.아키텍처: 주로 Transformer 기반으로 구성되어 있으며, self-attention 메커니즘을 통해 복잡한 언어 표현을 학습합니다.예시: GPT, BERT, T5 등이 있습니다.특징:다양한 NLP 태스크(번역, 요약, 질문 응답, 감성 분석 등)를 하나의 모델로 수행할 수 있습니다.사전 학습 후 특정 태스크에 대해 미세 조정(fine-tuning)을 진행하여 높은 성능을 발휘합니다. 2. LLM을 활용한 대표 NLP 분석 기법2_1. .. 2025. 2. 21. 이전 1 다음 반응형
