20년 넘게 IT Dev/QA 쪽에서 일 하다가 AI 쪽으로 커리어를 바꾸기 위해 공부하고 있는 아저씨 입니다. 한국 10년 미국 10년 경력 입니다. 앞으로 10년은 AI로 하고 은퇴를 계획중입니다. 공유해 주신 내용 정말 도움이 많이 되는 내용인것 같습니다. 계속 좋은 컨텐츠 올려 주세요.
테슬라 시황이나 가격에 대한 질문인 경우, 질문에 맞는 템플릿을 선택해서 거기에 맞는 데이터를 찾아서 채워넣는 방식은 어떤가요? 예를들어 어제 데이터를 모아서 전체 시장 흐름을 작성하고, 테슬라 관련 데이터를 분석하고, 두 작성 내용을 총체적으로 정리된 문단으로 나누어져 작성하도록 된 템플릿을 선택하고 채워서 보여주는 방식... 여러 상상을 많이 하게되는 재밌는 엔지니어 분얀거같네요.
![ChatGPT의 원리, 쉽게 알려드립니다 (보이저엑스 남세동 대표) [ChatGPT 시리즈 1/3]](http://i.ytimg.com/vi/6-55fAV90TE/mqdefault.jpg)
![ChatGPT의 원리, 쉽게 알려드립니다 (보이저엑스 남세동 대표) [ChatGPT 시리즈 1/3]](/img/tr.png)
![일반 기업이 LLM기반 AI개발 하려면? LLMOps vs MLOps [ 세미남282@토크아이티, 쿤텍 김성환이사, 데이터이쿠 홍용민 부사장]](http://i.ytimg.com/vi/h6dNiR-C1t4/mqdefault.jpg)
![[SK TECH SUMMIT 2023] LLM 적용 방법인 RAG VS PEFT, Domain 적용 승자는?](http://i.ytimg.com/vi/WWaPGDS7ZQs/mqdefault.jpg)
![Six Hundred Strike [EPIC: The Musical] Full Animatic](http://i.ytimg.com/vi/zov6NXIAuow/mqdefault.jpg)
올해 들어본 LLM관련 내용 중 가장 좋았던 거 같습니다. LLM기본 배경부터 LLM application, LLMops와 prompt engineering까지 담겨 있어서 너무 좋았습니다. 계속 승승장구하시길 바랍니다. 감사합니다.^^👋👍
20년 넘게 IT Dev/QA 쪽에서 일 하다가 AI 쪽으로 커리어를 바꾸기 위해 공부하고 있는 아저씨 입니다. 한국 10년 미국 10년 경력 입니다. 앞으로 10년은 AI로 하고 은퇴를 계획중입니다. 공유해 주신 내용 정말 도움이 많이 되는 내용인것 같습니다. 계속 좋은 컨텐츠 올려 주세요.
내용 설명 너무 좋네요. 이제 막 시도해보는 입장에서 전체적인 흐름 파악하기 좋았습니다.
테슬라 시황이나 가격에 대한 질문인 경우, 질문에 맞는 템플릿을 선택해서 거기에 맞는 데이터를 찾아서 채워넣는 방식은 어떤가요?
예를들어 어제 데이터를 모아서 전체 시장 흐름을 작성하고, 테슬라 관련 데이터를 분석하고, 두 작성 내용을 총체적으로 정리된 문단으로 나누어져 작성하도록 된 템플릿을 선택하고 채워서 보여주는 방식...
여러 상상을 많이 하게되는 재밌는 엔지니어 분얀거같네요.
좋은 발표와 자료 감사합니다!
어제 깜박 놓쳤습니다. 정주행하겠습니다. 🙂
너무 좋은 자료 정말 감사합니다
이런 실무에 적용한 사례가 너무 좋습니다. 구독했어요.
4:25 시작
6:05 0.목차
6:45 1.Intro
8:18 오늘 할 이야기
10:00 LLM 배경지식
16:25 LLM 관련 사건
2.LLM Application
18:24 LLM Application 이란
23:02 Data Retrieval
29:31 Data Retrieval (Vector DB)
33:00 Data Retrieval Tips
39:50 LLM Library
41:00 LLM Library (Langchain)
45:01 LLM Library (Llama Index)
48:26 복잡한 유즈케이스
50:40 복잡한 유즈케이스 (Chaining)
52:22 Agent
56:00 운영에서 신경 쓸 것
1:00:30 느낀점
1:02:30 중간 홍보와 함께 쉬어가기
1:10:01 중간 질의 응답
3.LLM Ops
1:13:14 LLM Ops란?
1:16:23 LLM Ops Landscape
1:17:03 Tool 소개 - Vellum
1:17:36 Tool 소개 - HoneyHive
1:18:00 Tool 소개 - FlowGPT, langflow
1:19:21 오픈소스/SaaS 보면서 느낀점
1:22:00 사내 LLMOps 툴 개발
1:27:40 느낀점
1:29:22 우리 LLMOps 툴 관심있으신 분?
4. Prompt Engineering
1:31:40 기본 팁
1:32:35 X-shot Learning
1:33:43 Chain-of-Thought
1:34:48 Self-Consistency
1:36:08 Tree-of-Thought
1:38:14 ChatGPT
1:41:23 Hallucination
1:45:02 프롬프트 평가(Evaluation)
1:47:32 프롬프트 관리
1:47:48 느낀점
5. 그랩의 생각 및 마무리
1:49:25 느낀점
1:53:08 추천
1:55:06 설문 조사 부탁드립니다!!
1:57:00 Q&A
발표 자료도 공유 가능하신가요 너무 좋네요
안녕하세요 실무에 적용 사례 알려주셔서 감사합니다.
궁금한게 있는데요 논문이나 문서 검색, semantic or query understanding을 하려고 하는데
관련 강의나 블로그가 있을까요?
24:42
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