이전 글에 이어서 작성합니다. Few-Shot Learning 이해하기회사에서 AI 관련 교육이 있어서 내용을 정리 해 두려고 합니다.서울대학교 AI 교수님께서 Multi Modal과 관련된 내용을 하면서 나온 내용의 일부입니다.가장 처음으로 학습한 내용이 바로 Few-Shot Learay5273.tistory.com  Zero-shot learning, Metric Learning Approach 이해하기https://ray5273.tistory.com/entry/Few-Shot-Learning-이해하기 Few-Shot Learning 이해하기회사에서 AI 관련 교육이 있어서 내용을 정리 해 두려고 합니다.서울대학교 AI 교수님께서 Multi Modal과 관련된 내용을 하면ray5273.tistory...

이전 Few-Shot Learning과 Zero-shot Learning에 이어서 세번째로 글을 작성 해 봅니다.이전 글은 아래 링크를 통해서 확인할 수 있습니다. Few-Shot Learning 이해하기회사에서 AI 관련 교육이 있어서 내용을 정리 해 두려고 합니다.서울대학교 AI 교수님께서 Multi Modal과 관련된 내용을 하면서 나온 내용의 일부입니다.가장 처음으로 학습한 내용이 바로 Few-Shot Learay5273.tistory.com  Zero-shot learning, Metric Learning Approach 이해하기https://ray5273.tistory.com/entry/Few-Shot-Learning-이해하기 Few-Shot Learning 이해하기회사에서 AI 관련 교육이 ..

https://ray5273.tistory.com/entry/Few-Shot-Learning-이해하기 Few-Shot Learning 이해하기회사에서 AI 관련 교육이 있어서 내용을 정리 해 두려고 합니다.서울대학교 AI 교수님께서 Multi Modal과 관련된 내용을 하면서 나온 내용의 일부입니다.가장 처음으로 학습한 내용이 바로 Few-Shot Learay5273.tistory.comFew-Shot Learning에 이어서 포스트를 진행합니다.이번에는 Zero-shot learning입니다. Zero-Shot LearningFew-Shot Learning은 데이터를 많이 주지 않고 몇 개만 주고 데이터를 학습시키겠다는 방법이었습니다.그런 이름에서 유추할 수 있듯, Zero-Shot Learning은 ..

회사에서 AI 관련 교육이 있어서 내용을 정리 해 두려고 합니다.서울대학교 AI 교수님께서 Multi Modal과 관련된 내용을 하면서 나온 내용의 일부입니다.가장 처음으로 학습한 내용이 바로 Few-Shot Learning 이었습니다. Few-shot learning 의 필요성일반적인 머신러닝 혹은 딥러닝의 경우 학습에 있어서 대량의 데이터가 필요합니다.예를 들어, 고양이 사진을 분류하는 모델을 학습하려면 수천/수만개의 고양이와 고양이와 관련 없는 사진이 필요합니다. 하지만, 사람의 경우에는 이전의 지식을 통해서 다른 지식을 추가로 쉽게 학습합니다.힌트가 몇개 없더라도 기존 지식과 차이를 통해서 다른 점을 인식하고 분류할 수 있습니다.이런 원리에 입각하여 AI 모델에도 몇 개의 데이터로도 결과를 추론 ..

프롬프트 엔지니어링의 비밀 책에 대한 서평입니다.사실 개인적으로는 프롬프트 엔지니어링이 뭔지 왜 써야하는지를 정확하게 납득하지 않았던 입장이었습니다.그냥 프롬프트 내용을 필요한만큼 포함시켜서 ChatGPT에게 요청하면 딱 그대로 오는거 아닌가 싶었고, 이게 엔지니어링이라고 할 만큼의 난이도 있는 작업인지 진짜로 필요한 업무의 종류인지 그런 것들이 궁금했습니다. 주요 내용주요 내용은 각 상황에서 어떤 프롬프트를 사용해야 하는지 어떤 내용을 포함해야하는 지를 설명하고 있습니다.실제 프롬프트 예시를 통해서 LLM의 대답을 잘 이끌어내는게 목표라고 볼 수 있겠습니다.왜 프롬프트를 잘 써야하는지, 어떤 방식으로 잘 써야하는지를 알려 주는 것이 주요 내용이었습니다. 좋았던 점개인적으로 좋았던 점은 왜 프롬프트를 잘..

Kagi의 CEO가 작성한 포스트를 번역했습니다. https://blog.kagi.com/age-pagerank-over The Age of PageRank is Over | Kagi BlogWhen Sergey Brin and Larry Page came up with the concept of PageRank in their seminal paper The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine (Sergey Brin and Lawrence Page, Stanford University, 1998) they profoundly changed the way we utilize thblog.kagi.com Sergey Brin과 Larry Pa..

Comentario 설정comentario 서비스를 실행하기 위해서 docker-compose 파일과 secrets.yaml 파일의 설정이 필요합니다. 1. docker-compose.yml 파일 작성version: '3'services: db: image: postgres:17-alpine environment: POSTGRES_DB: comentario POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: postgres ports: - "5432:5432" volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data networks: - shared-network ..

화상 영어를 하게 된 이유 업무적으로 영어 회화를 잘 하면 커리어적으로나 추가로 얻을 수 있는 부분이 많을거라고 생각이 들어서 최근 영어 회화의 필요성이 느껴졌습니다.여러가지 공부 방법을 찾아봤는데 대면 수업은 이동에 너무 많은 시간을 쓰고 피곤할거라고 생각했습니다.또한, 이사를 가더라도 동일하게 수업을 할 수 있으면 좋다고 생각했습니다.또한, 내가 원할 때 일정을 바꿀 수 있으면 좋으며적당한 가격의 선생님을 선택해서 수업을 받을 수 있을거라고 생각해서 화상 영어를 선택했습니다. 화상 영어 회화의 여러가지 선택지여러가지 옵션을 고려해 봤습니다.1. 사내 화상 영어 수업 사내에서는 파고다의 화상 영어 회화 수업을 지원하고 있었습니다.다만, 가격을 확인했을때는 그렇게 싼지는 잘 모르겠었고 사내에서 지원가능한..

같은 부서내의 예전 프로젝트에서 Mono-repository로 개인 경험으로 1년간 개발 해보고 (프로젝트 자체는 3~4년 정도 진행했습니다)대략 2년간의 현재 프로젝트를 Multi-Repository로 개발 해 본 경험을 바탕으로 회고를 해봤습니다.예전 프로젝트의 Repository 사용 방식1. 기존에는 대략 3~4년간 여러 모듈이 mono repository에서 개발 되었습니다.그러다 보니 mono-repo에 대한 반감이 어느정도는 있었던것 같습니다.2. Public Github를 사용 하고 있어 AWS로 CI/CD 인프라를 구축하고, Github Actions로 CI/CD를 사용하고 있었습니다.새로운 프로젝트를 진행함에 따라서 위의 경험에 더불어 아래와 같은 요구사항이 있었는데요. Multi-Re..

Naive RAG1. Indexing문서로 부터 데이터를 추출합니다.PDF,HTML, Word 같은 다양한 파일을 plain text로 변환합니다.LLM 모델은 한번에 처리가능한 텍스트의 최대 길이가 제한되어있습니다.그래서 데이터를 청크 단위로 분리해서 효율적으로 관리합니다. (Chunking)2. Retrieval사용자 Query를 vector화 시키고 관련 데이터를 가지고 있는 Vector DB에 존재하는 vector와 비교했습니다.3. Generation쿼리와 데이터를 prompt에 입력하여 합치는 과정입니다.vector db에 저장된 데이터와 LLM의 응답을 합쳐 답변을 생성합니다. 기존 Naive RAG의 문제점1. Contextual 이해에 한계가 있습니다.키워드 일치성이나 기본 Semanti..