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- 배움이 있는 삶113

MSE 정의 및 계산법 - excel 활용 참고자료 https://ko.101-help.com/microsoft-exceleseo-pyeonggyun-jegob-oca-mse-reul-gyesanhaneun-bangbeob-ebdf24b9ed/ Microsoft Excel에서 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하는 방법 통계에서 평균제곱오차(MSE)는 통계모델의 오류량을 측정하는 중요한 지표입니다. 미래 가치를 예측하는 데 사용되는 모델의 정확성을 평가하는 데 자주 사용됩니다. ko.101-help.com 2024. 4. 19.
생성형AI 평가 모델에 관한 연구 1. ChatGPT 의견 2. Amazon guide 3. 논문 1. ChatGPT에게 물어 보았습니다. 생성형 AI 모델의 검증 방법은 여러 측면을 고려해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 단계를 따릅니다: 1. **정성적 평가 (Qualitative Evaluation)**: - 모델이 생성한 샘플을 직접 평가하고, 품질과 일관성을 판단합니다. - 생성된 샘플의 품질, 다양성, 유용성 등을 고려합니다. 2. **정량적 평가 (Quantitative Evaluation)**: - 생성된 결과를 자동으로 측정하고 평가하는 지표를 사용합니다. - BLEU, ROUGE, Perplexity 등의 지표를 활용하여 언어 생성 모델의 성능을 평가합니다. 3. **인간 평가 (Human Evaluation)**: .. 2024. 4. 19.
2023년 고교별 의대 합격실적 2023년 고교별 의학계열 합격 실적 순위 고교명 의대 약대 치대 한의대 수의대 시/도 소재 고교유형 1 휘문고 144 25 26 18 - 서울 강남구 자사고(광역) 2 상산고 138 45 26 14 6 전북 전주시 자사고(전국) 3 외대부고 72 58 10 경기 용인시 자사고(전국) 4 중동고 59 16 13 8 0 서울 강남구 자사고(광역) 4 현대청운고 59 15 5 6 0 울산 동구 자사고(전국) 6 단대부고 57 14 11 6 3 서울 강남구 일반고 7 강서고 56 11 13 5 2 서울 양천구 일반고 8 해운대고 53 5 7 0 0 부산 해운대구 자사고(광역) 9 충남고 45 11 4 5 5 대전 서구 일반고 10 대구 경신고 41 6 8 4 4 대구 수성구 일반고 11 대륜고 36 9 3 6.. 2024. 4. 10.
연도별 대학등록금 추이 교육부에서 발표한 연도별 대학 등록금 통계데이타입니다. 년간 대학등록금은 670만원이 평균값이네요. 지표값 대학 전문대학 1학년 입학정원(A) 313,048 명 148,341 명 입학금(B) 0.0 천원 0.0 천원 평균 입학금(B/A) 0.0 천원 0.0 천원 입학정원(C) 1,283,402 명 376,720 명 등록금(D) 8,705,123,804.4 천원 2,244,022,119.9 천원 평균 등록금(D/C) 6,782.9 천원 5,956.7 천원 연간 평균 등록금은 평균값이며 그 외 지표는 합계값입니다. 연도별 상세보기 지표값/연도 19년 20년 21년 22년 23년 연간 평균 등록금(대학) 6,701.7 천원 6,720.3 천원 6,727.6 천원 6,748.7 천원 6,782.9 천원 연간 평.. 2024. 4. 10.
전국 기숙형고등학교 현황 전국 기숙형 고등학교 현황 입니다 2024. 4. 6.
6220. [파이썬 프로그래밍 기초(1) 파이썬의 기본 구조와 기초 문법] 6. 흐름과 제어 - If 3 https://swexpertacademy.com/main/solvingProblem/solvingProblem.do SW Expert Academy SW 프로그래밍 역량 강화에 도움이 되는 다양한 학습 컨텐츠를 확인하세요! swexpertacademy.com 스터디 정리를 위해 작성합니다 이 문제는 - if 조건문을 사용할 줄 아는가? - islower() 함수를 아는가? 두개만 알면 되는 문제임 a = int(input()) b = input() c = b.islower() if (c == True): c="소문자" else: c="대문자" print("#%d %s 는 %s 입니다" %(a, b, c)) 제출시 "오답" 무엇이 문제인지, 다시 들여다 봐야 할듯, 2024. 4. 5.
[python] 대소문자 전환 및 아스키 코드 출력 문제] 아파벳을 입력 받고, 입력받은 수의 대 소문자를 전환하고, 아스키코드를 함께 출력한다. 다만, 알파벳이 아닌 것이 입력 될때는 그대로 출력한다. [출력] 2024. 4. 5.
대학별 의대 정원 배정 결과 발표 대학별 의대 정원 배정 결과 발표 .. 내년 의대 신입생 5058명 선발 대학별 의대 정원 배정 발표가 났습니다. 내년 학원 의대반/재수생 들이 엄청 몰리겠군요. - 서울 지역 : 0명 배정, 826명 - 경기/인천 : 361명 추가 배정 , 총 570명 - 비 수도권 : 제주 60명 포함, 1639명 배정, 총 3662명 으로 25년 신입생인 5,058명 선발이네요 2024. 3. 28.
응답시간(Response time), 처리시간(Processing time), 지연(Latency) 응답시간(Response time), 처리시간(Processing time), 지연(Latency) 응답시간(Response time), 처리시간(Processing time), 지연(Latency)은 모두 시스템 또는 네트워크에서 중요한 성능 지표이며, 다음과 같은 차이점이 있습니다: 응답시간(Response time)은 요청을 보내고 첫 번째 응답을 받는데 걸리는 시간을 의미합니다. 즉, 사용자가 어떤 요청을 보내고, 시스템이 해당 요청에 대한 응답을 전송하는 데 걸리는 시간입니다. 응답시간은 일반적으로 밀리초 단위로 측정되며, 시스템 또는 네트워크의 성능에 대한 전반적인 인식을 제공합니다. : 요청 -> 처리 -> 응답 까지 받는 시간 컴퓨터에서 명령어를 실행하고 난 후 결과를 얻기까지 걸린 시간을.. 2024. 3. 22.
Open LLM Leaderboard 잘 정리된 블러그 : https://littlefoxdiary.tistory.com/122 LLM Evaluation | LLM 기반의 시스템을 어떻게 평가할 수 있을까 지난 포스팅에서 다루었던 것처럼 LLM의 문맥 이해 및 자연어 생성 능력 능력이 향상되었고, fine-tuning API, Plug-in 지원 등이 이루어지면서 다양한 애플리케이션 개발이 가능해졌다. 개인의 창의성 littlefoxdiary.tistory.com 업스테이지-NIA, 한국어 LLM의 성능 평가 리더보드 개설 고품질 데이터 자체 구축 허깅페이스 오픈LLM 보다 더 적합한 한국어 평가기준 마련 Open Ko-LLM 리더보드 통해 한국어 특징 반영한 연구 https://www.aihub.or.kr/leaderboard/view... 2024. 3. 21.
GPT-4 evaluation : GPT-4 Technical Report https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf We tested GPT-4 on a diverse set of benchmarks, including simulating exams that were originally designed for humans.4 We did no specific training for these exams. A minority of the problems in the exams were seen by the model during training; for each exam we run a variant with these questions removed and report the lower score of the two. We believe the resu.. 2024. 3. 21.
LLM 성능평가 모델 논문 LLM의 성능 평가 모델에 대한 논문들을 정리해 봅니다 Summarization is (Almost) Dead Xiao Pu, Mingqi Gao, Xiaojun Wan How well can large language models (LLMs) generate summaries? We develop new datasets and conduct human evaluation experiments to evaluate the zero-shot generation capability of LLMs across five distinct summarization tasks. Our findings indicate a clear preference among human evaluators for LLM-genera.. 2024. 3. 21.
Google Gemini vs Open AI GPT-4 성능 비교 평가 https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#sundar-note Introducing Gemini: our largest and most capable AI model Gemini is our most capable and general model, built to be multimodal and optimized for three different sizes: Ultra, Pro and Nano. blog.google 2024. 3. 15.
서울지역 대학등록금 평균 "744만원", 월세 60만원.. 카톨릭대 등록금이 900만원이 넘는군요. 서울지역 평균은 744만원 이라니, 월급은 그대로인데, 거기에 월세, 생활비, 식비, 등등 있어야 하니, 대학생 한명 키울려면, 돈이 어마어마 하네요. 그런데, 졸업하고 취업도 어렵고, 취업해도.... 이렇게 생각하면, 한도 끝도 없네요. 그래도 희망을 가져 보아요.. '서울로 대학가기 무섭네'…천만원 등록금에 60만원 월세[조선물가실록] ⑨대학생 이중고 등록금 비싼데 월세도 크게 올라 대출 이자 밀려 빚에 쫓기는 청년들 "등록금에 월세까지…서울에서 자취하기 빠듯합니다." 서울 성북구 안암동에서 자취 중인 대학생 김예린씨(23)는 최근 대학가 월세가 크게 올랐다며 이같이 말했다. 개강을 앞두고 김씨가 알아본 신축 원룸 가격대는 보증금 3000만원에 월세 90만원~.. 2024. 3. 15.
Chat GPT 성능평가 방법 궁금해서 정리해 봅니다. Reference 1. ChatGPT의 응답품질은 시간이 지남에 따라 어떻게 평가되고 개선되나요? https://botpress.com/ko/blog/how-is-the-quality-of-chatgpts-responses-evaluated-and-improved-over-time 1) 응답 품질평가에서 인간 검토자의 역활 - 인간 검토자는 ChatGPT 답변이 의도한 목표와 기대에 얼마나 잘 부합하는지 평가함 - 인간 검토자는 ChatGPT 가 인간과 같은 텍스트를 생성하는지의 품질을 평가한다 - 인간 검토자는 ChatGPT 가 공감할 수 있는 답변을 제공하고, 사용자의 우려사항을 효과적으로 해결하는지 문석한다. 2) 응답 정확도 평가 - ChatGPT의 정확도를 평가하기 위해.. 2024. 3. 7.
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