Review 썸네일형 리스트형 [리뷰] Udemy - Langchain으로 LLM 기반 어플리케이션 개발하기 들어가며 LLM을 애플리케이션에 적용하려면 개발자는 프롬프트를 보내고 기다리는 것 외에도 고려해야할 많은 작업이 있습니다. LLM이 이전의 대화 내용을 기억하게 하기 위해 기록을 유지해야하고, 토큰의 한도를 지키는 전략을 취하면서 프롬프트 및 응답의 적절성을 판단하고 조정하는 등 상당한 노력을 필요로 합니다. 랭체인은 이러한 수고를 덜어주며 언어 모델 기반의 애플리케이션을 개발하도록 돕는 SDK입니다. 이번 글에서는 글또 9기 활동 중 유데미로부터 강의 쿠폰을 지원받아 【한글자막】 랭체인 - LangChain 으로 LLM 기반 애플리케이션 개발하기 강좌를 수강하고 느낀 점과 새롭게 알게된 점에 대해 간단히 정리한 부분을 남겨보려합니다. 강의에 대한 간단한 개요와 장단점은 아래와 같습니다. 목표: 실제 L.. 더보기 [Text Is All You Need: Learning Language Representations for Sequential Recommendation] 논문 리뷰 개요 Amazon이 제안한 Recformer는 기존의 추천 시스템에서의 고질적인 문제인 cold-start 문제에 대한 대안으로 아이템의 id를 사용하는 것이 아닌 아이템을 설명하는 텍스트만을 사용한 방법에 대한 논문입니다. 기본 아이디어는 유저의 과거 아이템 선택에 대한 텍스트 시퀀스를 입력으로 받아 언어 이해도를 기반으로 다음 아이템을 예측하도록 합니다. 이때, Bert류의 양방향 트랜스포머 언어모델을 동일하게 사용하면서도 임베딩에서 몇 가지 변화를 주어서 아이템간의 구분이 가능하게 하였습니다. 언어 이해와 추천을 모두 고려하기 위해 사전학습 과정은 (1)마스크 언어 모델링과 (2)아이템-아이템 contrastive learning 두 가지 태스크로 이루어집니다. 순차적 추천이란 추천 시스템에서도 사.. 더보기 [공유] NAVER Cloud SUMMIT (2022.12.14 / 온라인) 클라우드 도입의 과도기를 겪고 있다면 “야 나 클라우드 관련해서 물어봐도 돼?” “엇.. 나 클라우드 잘 모르는데.. 우리 회사는 온프레미스야..” 네 이건 바로 제 얘긴데요, 현재 저희 회사는 디지털 전환(DT) 과정에 있습니다. 수작업으로 키워드 리서치를 진행하는 기존의 프로세스는 시간과 인력이 많이 소요되고, 점점 늘어나는 클라이언트를 감당하기 어려워지고 있는데요. 내부 전략과 프로세스, 시스템 등 전반적인 운영에서 반복적인 업무는 인공지능을 활용하여 업무 자동화를 꾀하고, 사람은 해당 결과를 검수 및 보정만 하고 좀 더 생산적인 업무를 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다! 그 과정에서 저희 서비스 중 여러 자연어처리 태스크에서 네이버 클라우드의 AI 서비스를 도입하기 위한 테스트를 진행하고 있습니.. 더보기 [리뷰] 빅데이터 시대, 성과를 이끌어 내는 데이터 문해력 데이터를 활용할 때 생각해야 할 것 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 결과가 목적을 잘 반영하고 있는지는 데이터의 양과 분석 방법에 좌우되지 않는다. 데이터 분석이란 눈앞의 데이터로부터 어떤 패턴을 추출하는 것이 아니다. ‘데이터를 통해 판독'한 정보는 아무리 훌륭한 데이터 사이언스를 구사하더라도 시사점(인사이트)라고 할 수 없다. ‘데이터 분석 방법'과 ‘데이터 분석을 활용하는 방법'은 전혀 다른 개념이다. 목적이 애매하면 그것이 잘 풀릴지는 운에 의지하게 된다. 애당초 잘 풀리고 있는지 어떤지조차 평가할 수 없겠지만. ‘분석’도 ‘데이터’도 어디까지나 수단이고 도구일 뿐, 답을 제시해주지 않는다. ‘데이터 분석을 통해 성과를 낸다’는 것은 ‘나무로 가구를 만든다’에 비유된다. 좋은 목재(데이터)가 있.. 더보기 이전 1 다음
