
정형 데이터대부분 표 형식 스키마반정형 데이터일반적 형식 : Json (서로 다른 정보를 유용하게 담기에 좋음)비정형 데이터NLP, ML등 사용관계형 데이터베이스(RDB)앤터티를 참조할 수 있음따라서, 정규화될 수 있음. (중복된 데이터 제거)비관계형 데이터베이스(No

2023.05https://arxiv.org/abs/2305.18290RM와 RL 없이 LLM policy model만을 학습하여, 사람의 선호도를 반영한 문장을 생성하도록 LLM을 직접적으로 최적화 하는 알고리즘본 논문은 대규모 언어 모델(LM)의 동작을 제

교내 학회에서 방학동안 논문 리뷰와 함께, 간단한 toy project를 한다. 주제를 고민하던 중, 벨로그 상단에 있던 에겐/테토 개발자 유형 테스트를 만드신 내용을 보고 영감 받았다. https://velog.io/@wkddudgk4869/출시-하루만에-트래픽-16

큐시즘 후기를 벨로그에도 남기면 좋을 것 같아, 블로그 내용을 이동시켰다\~~블로그 내용https://blog.naver.com/sbyeori큐시즘에 합격 통보가 1월 20일쯤에 나왔던 것 같다그 이후로, LT, 리쿠르팅, 경총 회식 등등을 거치고 드디어 첫
https://arxiv.org/abs/2302.13971LLaMA는 비교적 가벼운 모델, 오픈 소스 데이터만 사용한 모델LLaMA-13B는 대부분의 벤치마크에서 GPT-3(175B)보다 뛰어난 성능LLaMA-65B는 Chinchilla-70B 및 PaLM-5

Meta의 LLaMA 7B 기반 모델instruction-following 능력을 가진 LLM을 학계가 재현할 수 있도록 만든 공개 프로젝트Meta의 LLaMA 7B 모델을 기반으로, OpenAI text-davinci-003이 생성한 52K instruction 데이
Chain-of-Thought Prompting ABSTRACT 사고의 사슬(chain of thought)은 사고의 사슬 프롬프팅(chain-of-thought prompting)을 통해 구현한다 세 가지 대규모 언어 모델에 대한 실험을 통해 사고의 사슬 프롬프트
Data factory Stream Analytics 랑 둘 중 고민하다가 Data factory로 결정 각종 리소스 생성 1. Data factory 리소스 생성 2. SQL DB 리소스 생성 SQL DB 서버도 만들어야 함 서버 새로 만들기를 클릭하면  와 A*B LoRA: pre-trained는 고정시키고, 여기서 전체 정보 말고, 좀 더 적은 정보

프로젝트 실습을 하다 보면 거의 무조건 등장하는 단어, 바로 API다.API가 뭐냐고 물어보면…"기능이든 데이터든 불러오게 해주는 뭔가?" 라고 대답하긴 하는데,막상 정확히 설명하려면 잘 모르겠다.그래서 이번 글에서는 API가 도대체 뭔지, 왜 필요한지, 어떻게 쓰는지

이론 사전 준비 소프트웨어 설치프트웨어 설치 https://github.com/azure/azure-iot-explorer/releases (s로 설치했다) 설치하면 자동으로 열린다

지난 수업에서는 Azure Streamlit을 통해 실시간으로 수집되는 태양광 데이터를 Power BI에 연결했고, 이번에는 그 데이터를 활용해 Power BI 대시보드를 구성하는 작업을 진행했습니다. 해당 데이터는 매일 자정에 자동으로 갱신됩니다. 이번 작업에서는

안녕하세요! 저번 글에서 소개드렸던 휴학기 활동 중에서도 큰 비중을 차지했던 부트캠프에 대한 이야기를 본격적으로 이어가 보려 합니다. (사실 이 리뷰를 남기고 싶어서 velog를 시작하게 되었습니다!ㅎㅅㅎ) 왜 부트캠프였는가? 휴학을 하는 동안, 전공 심화 지식을
안녕하세요! velog에는 처음 글을 남기게 되었어요 :) 저는 현재 휴학 중인 AI빅데이터융합경영학과 전공 대학생입니다. 대학생활 3년 동안 여러 활동을 병행하면서, 한편으로는 "조금 더 나 자신에게 집중하는 시간도 필요하지 않을까?" 하는 고민이 들었습니다. 그래서 올해 상반기부터는 휴학을 결심했고, 그 시간 동안 배워보고 싶었던 것들, 도전하고 싶었...