분류 전체보기52 [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰 (3) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 올해 1학기에 진행했던 제주어 번역 프로젝트에 대해서 얘기해보려고 합니다. [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰 (2)안녕하세요. 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 올해 1학기에 진행했던 프로젝트에 대해서 얘기해보려고 합니다. [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰dangingsu.tistory.com 프로젝트 주제 : 분야 : NLP, Translation, Deep-Learning, STS GitHub - junhoeKu/Jeju-Translation: 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 (알고리즘 | 비제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트.. 2024. 12. 9. [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰 (2) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 올해 1학기에 진행했던 프로젝트에 대해서 얘기해보려고 합니다. [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰 (1)안녕하세요. 이번 포스팅에서는 올해 1학기에 진행했던 프로젝트에 대해서 얘기해보려고 합니다. 프로젝트 주제 : 분야 : NLP, Translation, Deep-Learning, STS GitHub - junhoeKu/Jeju-Translation: 제주어,dangingsu.tistory.com 프로젝트 주제 : 분야 : NLP, Translation, Deep-Learning, STS GitHub - junhoeKu/Jeju-Translation: 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트.. 2024. 12. 6. [프로젝트] 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 리뷰 (1) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 올해 1학기에 진행했던 프로젝트에 대해서 얘기해보려고 합니다. 프로젝트 주제 : 분야 : NLP, Translation, Deep-Learning, STS GitHub - junhoeKu/Jeju-Translation: 제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 (알고리즘 | 비제주어, 표준어 양방향 음성 번역 모델 생성 프로젝트 (알고리즘 | 비정형 | NLP | 딥러닝 | 기계번역 | 음성인식 | 멀티모달) - junhoeKu/Jeju-Translationgithub.com 1. 주제 선정 처음으로 주제 선정입니다. 해당 프로젝트를 시작했을 때는 NLP 프로젝트를 해본 경험이 있는 사람은 저 뿐이었고, 나머지 팀원분들은 NLP의 N자도 모르는 상황이었어.. 2024. 12. 3. [NLP] LLM에서 할루시네이션이 발생하는 이유 인공지능 챗봇은 일정 관리부터 고객 지원 제공까지 모든 것을 지원하면서 오늘날 우리 삶에 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 그러나 이와 같이 고도화되면서 '환각', 할루시네이션이라는 우려되는 문제가 대두되었습니다. LLM에서 할루시네이션은 챗봇이 부정확하거나 오해의 소지가 있거나 완전히 조작된 정보를 생성하는 경우를 의미합니다. 가상 비서에게 날씨에 대해 물어보면 한 번도 일어나지 않은 폭풍에 대한 오래되었거나 완전히 잘못된 정보를 제공하기 시작한다고 상상해 봅시다. 이는 흥미로울 수 있지만 의료 또는 법률 자문과 같은 중요한 영역에서는 이러한 환각이 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 LLM에서 할루시네이션이 발생하는 이유를 이해하는 것은 AI 챗봇의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 필수적입니다... 2024. 11. 26. [NLP] Transformer의 함수 model.generate() 파라미터 저번 포스팅에서는 LLM의 Prompt Engineering에 대해서 알아보았습니다. [NLP] LLM Prompt Engineering오랜만에 돌아왔습니다. 컨퍼런스하랴, 인턴생활하랴, 공모전하랴, 일본어 공부하랴 너무 현생이 바빠서 한 달 동안 블로그를 쓰지 못하였네요. 그래서 오랜만에 돌아왔으니 재미난 이야기를dangingsu.tistory.com 이번 포스팅에서는 말씀드린대로 Output Parameter, 즉 generate 함수 파라미터에 대해서 알아보도록 하겠습니다.1. Decoding Strategy일단 파라미터를 알아보기 전에 generate 함수가 어떤 원리로 단어 혹은 문장을 생성하는지에 대해 알아보겠습니다.1) Greedy Search 첫 번째로 Greedy Search 입니다. G.. 2024. 11. 25. [NLP] LLM Prompt Engineering 오랜만에 돌아왔습니다. 컨퍼런스하랴, 인턴생활하랴, 공모전하랴, 일본어 공부하랴 너무 현생이 바빠서 한 달 동안 블로그를 쓰지 못하였네요. 그래서 오랜만에 돌아왔으니 재미난 이야기를 들고 왔습니다. 그것은 바로 프롬프트 엔지니어링!1. Prompt Engineering 이란? 프롬프트 엔지니어링은 생성형 인공 지능(생성형 AI) 솔루션을 안내하여 원하는 결과를 생성하는 프로세스입니다.(AWS 참조) 그렇다면 여기서 얘기하는 프롬프트란 무엇일까요? LLM에게 질문을 하거나 어떤 요구사항이 있을 때 이러한 텍스트 정보를 프롬프트라고 부릅니다. 저희는 생성형 AI (이미지, 동영상, 텍스트 등) 에게 프롬프트를 입력하고 생성형 AI는 사용자의 프롬프트를 받아 무언가를 생성하죠. 특히 저는 주변에서 NLP의 남.. 2024. 11. 19. [NLP] Korean LLM Leaderboard 오늘은 프로젝트 얘기는 아니고 인턴생활하면서 여러 Korean LLM을 다뤄봤는데 제가 Prompt를 잘 입력하지 못해서 그런걸까요.. 성능이 그다지 좋지 않은 걸 너무 많이 봐서 어떤 한국어 LLM이 좋은 성능을 가졌는지 알아보던 도중 업스테이지에서 만든 Open Ko LLM LeaderBoard를 발견해서 공유 및 정리하고자 포스팅을 작성합니다! 그래서 아마 이번 포스팅은 제 취향이 100% 들어간 LLM Review라고 생각해주시면 좋을 것 같습니다. ㅎㅎ Open Ko-LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by upstage huggingface.co 1. BenchMark 소개위 사이트에 접속하면 아래와 같은 페이지가 나옵니다.다 영어로 작성되어 있어서 복잡해 .. 2024. 10. 16. [프로젝트] HR_면접자 정보 맞추기 프로젝트 (3) [프로젝트] HR_면접자 정보 맞추기 프로젝트 (2)https://dangingsu.tistory.com/46 [프로젝트] HR_면접자 정보 맞추기 프로젝트 (1)논문 읽는 학회에 멤버로 참여해 매주 논문을 하나씩 읽어보면서 공부했던 시절에는 매주 블로그 소재가 하나씩 생겼는dangingsu.tistory.com지난 2편에 이어서 진행되겠습니다!1편에서는 전처리, EDA 등 주로 데이터에 대해 알아보았습니다.2편에서는 모델 파인튜닝에 대해서 알아보았습니다.3편에서는 추론 결과를 보면서 어떻게 성능을 더 올릴 수 있을지에 대해 논의해보겠습니다. 1. Inference 결과2편에서 학습시켰던 모델을 받아서 추론을 실행시켜보겠습니다.코드는 아래와 같습니다.from transformers import AutoT.. 2024. 10. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음 728x90 반응형
