반응형 - 배움이 있는 삶/- AI | Big data86 프롬프트(Prompt) 작성 원칙 프롬프트 작성 원칙 : 26가지 2025. 1. 15. 생성형 AI 성능평가 방법에 관한 연구 개선 과제 : 생성형 AI 성능평가 방법에 관한 연구진행 계획 Topic Schedule1.생성형 AI란 무엇인가 ?11/42. 생성형 AI의 작동 원리 및 과제/한계점11/132.생성형 AI의 평가 사례는?11/223.우리의 적용 상황은 어떠한가?12/294.개선 Idea 및 방법은?12/6Summary12/121.생성형 AI란 무엇인가?Wikipidea 정의 : 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 일종의 인공지능(AI) 시스템이다.[1][2] 생성형 AI는 입력 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어낸다.[3][4]AMAZON 정의 : 생성형 AI 또는 gen AI는 이미지 및 동영상과 같은 새로운 콘텐츠와 아이디어를 생성하고 새로운 문제를 .. 2024. 12. 18. Online java editor java file을 확인해 볼게 있어서, 사용하던 pycharm에 추가해 볼려고 하니, 잘 안된다..... (아직 잘 모르겠다 왜 그런지)그래서, 간단한 거라, 온라인에 바로 해결되는것 은 없을까 하여? 구글 검색창에 찾아보니, 여러가지 툴들이 있다.그 중 jdoodle 이라는 것이 있어, 간단히 사용하기 편하다.이미 JDK가 설치가 되어 있어서 그런지 바로 실행이 된다.1. jdoodle -https://www.jdoodle.com/online-java-compiler 2024. 10. 29. [Python] - Pandas 함수를 이용한 머신러닝 알고리즘 연습 Error - 파일을 읽어 들이기 위해서 pd.read_excel('xxx.xlsx') 를 사용하나, --> excle 파일을 인식하지 못하는 error 가 발생함.--> 원인은 파이선 오류 로 guessing 하고 있으나, 아직 정확하진 않음- 해결방법 : excel을 csv 파일로 변화하여 --> pd.read_csv('xxx.csv') 로 read 하여 사용 함. --- 아래는 타이타닉 database를 이용하여, csv 파일을 read 한 후 pie 챠트를 만들어 본 것임 ---- import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set()train = pd.read_csv('Da.. 2024. 8. 25. [python] 구구단의 배수 제외하여 리스트 객체에 저장 문제 : 구구단 결과값중 3과 7의 배수를 제외한 값을, 리스트 객체를 만들어서 각 단마다 출력하라 output] 2024. 8. 21. [6/14] Anaconda에서 python library 설치하기 1. 아래와 같이 matplotlib가 존재하기 않을시 error 발생 2. local pc에서 Anaconda prompt를 실행시킨다3. 실행된 창에서 = pip install matplotlib 실행 2024. 8. 20. MLOps 정리 : Microsoft Azure 활용 Microsoft 한석진님의 강의를 공부하고, 정리 합니다. TitleLinkep 0 : 오프닝https://www.youtube.com/watch?v=DeOEuDosH2sep 1 : MLOps가 머길래https://www.youtube.com/watch?v=q2N6NZKxipg&t=25sep 2 : ML 생애주기(1) 데이타 준비https://www.youtube.com/watch?v=zyGYnYZaUEkep 3 : ML 생애주기(2) 실험/ 학습https://www.youtube.com/watch?v=ceGwH-sho2A&t=13sep 4 : ML 생애주기(3) 모델해석https://www.youtube.com/watch?v=LKk3bD8muhsep 5 : ML 생애주기(4) 배포/서빙https:/.. 2024. 8. 20. AI Prompt Engineering Open AI - ChatGPT Tuturial : ChatGPT Prompt Engineering Course Summarizehttps://www.youtube.com/watch?v=fe5dSQbSVV4 본 lecture는 전반부는 필요한 내용이나, 후반부는 저에게는 별로 도움이 안되었음Type of Prompts1) Zero-shot prompt- Search 같은 단순정보를 찾기 위한 prompt2) Few-shot prompt- 정보를 주고 요구하는 prompt : translate "I am feeling good today"3) Fine-Tunning prompt- Gerating response to customer support inquires by fine tunning it on d.. 2024. 8. 20. [Python] 가위,바위,보 게임 문제] 두사람이 가위, 바위, 보를 하는 게임으로 가위,바위,보를 입력 받아 결과를 출력하는 프로그램임- 이때 리스트 ["가위", "바위", "보"] 를 활용 할 것. [code] [Result] 2024. 8. 20. Apple WWDC 2024 Summary It was created by chatGPT 4o애플의 세계 개발자 회의(WWDC, Worldwide Developers Conference)는 매년 개최되는 애플의 주요 이벤트 중 하나로, 주로 소프트웨어와 관련된 새로운 발표와 업데이트가 이루어집니다. WWDC 2024에 대한 요약은 다음과 같습니다: 주요 발표 및 업데이트 1. iOS 18새로운 기능: iOS 18은 사용자 경험을 향상시키기 위한 다양한 새로운 기능과 개선 사항을 포함하고 있습니다.개선된 사용자 인터페이스: 더 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스로 업데이트되었습니다.향상된 보안: 새로운 보안 기능과 프라이버시 보호 기능이 추가되었습니다.2. macOS 15새로운 이름: macOS 15의 새로운 이름이 공개되었습니다.기능 업데이트:.. 2024. 6. 12. AI관련 site : OpenAI vs Google AI vs Meta vs Amazon etc 주요 SITE 및 관련 자료들을 정리 합니다구분관련 SITE기타Google AIhttps://ai.google/ Google I/O 2024 https://www.youtube.com/watch?v=XEzRZ35urlk Open AIhttps://openai.com/ko-KR/ Meta AIhttps://ai.meta.com/meta-ai/ AMAZON AIhttps://aws.amazon.com/ko/ai/ - CODE GENERATION : https://www.youtube.com/watch?v=YEAZMZvrHdw - TEST CODE GENERATION : https://www.youtube.com/watch?v=RU9_TqPasiw 2024. 5. 28. Gemini를 활용한 SW 프로세스 개선 연구 - 읽어볼 필요가 있는 site : 구글 담당자가 추천함https://cloud.google.com/code/docs/vscode/write-code-gemini Gemini Code Assist를 사용한 코드 | VS Code용 Cloud Code | Google CloudCloud Code에서 Gemini Code Assist를 사용하여 채팅하고 코드를 생성합니다.cloud.google.com - git - github와 copilot와 연계하여, 코드 생성을 도와 줄 수 있는 솔루션을 만들 수 있다- SRS - TC 생성을 제미나이를 통하여 진행 할 수 있다- (Pilot) 문서 전체를 읽어서 요약해 줄 수 있기 때문에, 시나리오, SRS를 파일로 UPLOAD 하여 TC 생성하는 것- ide.. 2024. 5. 23. 생성형(Generative) AI 평가 방법 1.Open AI - ChatGPT에게 물어보기- GPT-4o 성능평가 방법2. Amazon guide3. 논문 1. ChatGPT에게 물어 보기생성형 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. .. 2024. 5. 22. GPT-4o 성능평가 GPT-4o (omni)의 성능평가 결과를 OpenAI에서 공개한 자료입니다.Model evaluationsAs measured on traditional benchmarks, GPT-4o achieves GPT-4 Turbo-level performance on text, reasoning, and coding intelligence, while setting new high watermarks on multilingual, audio, and vision capabilities. 2024. 5. 21. LLM 성능평가 모델 논문 LLM의 성능 평가 모델에 대한 논문들을 정리해 봅니다Summarization is (Almost) DeadXiao Pu, Mingqi Gao, Xiaojun WanHow 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-generated.. 2024. 5. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 728x90 반응형
