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[LLM] LLM을 이용한 유닛 테스트 작성: 간단한 가이드 소프트웨어 개발에서 유닛 테스트는 코드의 정확성을 보장하고, 새로운 기능을 추가할 때 발생할 수 있는 문제를 미리 방지하는 데 필수적입니다. 하지만 유닛 테스트를 작성하는 것은 때때로 번거로울 수 있습니다. 이때 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하면, 자동으로 유닛 테스트를 생성하거나 기존 테스트 코드를 개선하는 데 도움이 됩니다.  이 블로그에서는 LLM을 사용하여 유닛 테스트를 작성하는 방법을 코드 예제와 함께 설명합니다.1. 코드 예제먼저, 유닛 테스트를 작성할 코드 예제를 살펴보겠습니다. 아래는 간단한 문자열 처리 함수입니다.def reverse_string(s): """ Reverses the input string. Args: s (str): The string to be.. 2024. 9. 4.
[LLM] LLM을 이용한 페어 프로그래밍: GEMINI API 활용 방법 프로그래밍을 할 때, 특히 복잡한 문제를 해결할 때 페어 프로그래밍은 매우 유용합니다. 페어 프로그래밍은 두 명의 개발자가 함께 코드를 작성하는 방식으로, 한 명이 코드를 작성하고 다른 한 명이 이를 검토합니다. 최근에는 LLM(대규모 언어 모델)을 이용하여 가상 페어 프로그래밍 파트너를 만드는 것이 가능해졌습니다. 이 글에서는 GEMINI API를 사용하여 LLM을 페어 프로그래밍 파트너로 활용하는 방법을 설명합니다.  1. GEMINI API 설정먼저, GEMINI API를 설정해야 합니다. 이 API를 통해 LLM과 상호작용하여 코드 개선을 요청할 수 있습니다. 아래는 API 설정 코드입니다:import osimport google.generativeai as genaifrom dotenv impo.. 2024. 9. 3.
[Python] 파이썬 f-스트링 활용법 2탄: 고급 기능과 팁 💡 2023.11.08 - [프로그래밍 언어(Programming Languages)/파이썬(Python)] - [Python] 파이썬 f-string 활용법 [Python] 파이썬 f-string 활용법파이썬의 F-스트링은 변수를 문자열에 쉽고 빠르게 삽입할 수 있도록 해주는 강력한 기능입니다. 🌟 코드를 간결하고 읽기 쉽게 유지하면서도 효율성을 높이고 싶다면 F-스트링의 다양한 사용datasciencebeehive.tistory.com f-스트링을 활용한 기본적인 문자열 포매팅 방법을 다룬 1탄에 이어, 이번 글에서는 f-스트링의 고급 기능과 더 다양한 활용법을 소개합니다. 파이썬 코드를 더욱 다채롭게 만드는 f-스트링의 잠재력을 최대한 활용해보세요! 🚀 1. 조건부 표현식 사용 (Condition.. 2024. 8. 28.
[GCP] Firebase Emulator: 로컬 환경에서 안전하게 테스트하기 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Firebase Emulator에 대해 알아보겠습니다. Firebase Emulator는 Firebase의 다양한 서비스를 로컬 환경에서 테스트하고 디버깅할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 실험적인 기능을 안전하게 테스트하고, 배포 전에 모든 것을 철저히 검증할 수 있는 강력한 도구인데요, 지금부터 자세히 살펴보겠습니다.  Firebase Emulator란 무엇인가요? Firebase Emulator는 Firebase 프로젝트를 로컬에서 실행하고 테스트할 수 있는 환경을 제공합니다. 실시간 데이터베이스, Firestore, Cloud Functions, Authentication, Hosting 등 다양한 Firebase 서비스를 로컬에서 에뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해.. 2024. 7. 29.
[GCP] 클라우드 함수(Cloud Functions): 서버리스 컴퓨팅의 매력 클라우드 함수(Cloud Functions): 서버리스 컴퓨팅의 매력 안녕하세요, 여러분! 오늘은 클라우드 함수(Cloud Functions)에 대해 알아보겠습니다. 클라우드 함수는 서버리스 컴퓨팅의 대표적인 예로, 이벤트 기반으로 동작하는 코드를 클라우드 환경에서 실행할 수 있게 해줍니다. 서버 관리의 번거로움 없이 손쉽게 애플리케이션을 구축할 수 있는 클라우드 함수에 대해 함께 살펴보아요.   클라우드 함수란 무엇인가요? 클라우드 함수는 이벤트 기반의 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. ‘서버리스’라는 용어는 코드를 실행하기 위해 별도의 서버를 설정하거나 관리할 필요가 없다는 뜻입니다. 클라우드 제공자가 모든 인프라를 관리해주기 때문에 개발자는 필요한 코드만 작성하면 됩니다. 클라우드 함수의 주요 특징 1.. 2024. 7. 28.
[GCP] 🔥개발자 필수🔥 GCP Firebase로 앱 개발 시작하기 안녕하세요! 오늘은 GCP Firebase에 대해 알아보겠습니다. Firebase는 Google Cloud Platform(GCP)의 강력한 개발 플랫폼으로, 앱 개발자들이 쉽고 빠르게 고품질의 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 Firebase의 기본 개념, 주요 기능, 그리고 이를 활용하는 방법에 대해 간단하고 쉽게 설명드리겠습니다.  1. Firebase란 무엇인가요? Firebase는 모바일 및 웹 애플리케이션 개발을 위한 통합 플랫폼입니다. 다양한 도구와 서비스를 제공하여 개발자들이 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 돕습니다. Firebase의 주요 기능으로는 실시간 데이터베이스, 인증, 호스팅, 클라우드 함수 등이 있습니다. 2. Firebase의 주요 기능  1. .. 2024. 7. 27.
[LLM] 왜 대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 디코더 전용일까? 🤔 안녕하세요 여러분! 오늘은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 다루어 보려고 합니다. "왜 대부분의 LLM은 디코더 전용일까?"라는 질문에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 이 질문을 해결하기 위해 다양한 자료를 조사했고, 그 과정에서 얻은 통찰을 공유하고자 합니다. 🚀언어 모델 아키텍처 개요 🏗️먼저 언어 모델의 주요 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.인코더와 디코더인코더(Encoder): 입력 데이터를 처리하고 핵심 정보를 포착하여 압축된 표현으로 변환합니다. 예를 들어, 번역 작업에서 인코더는 영어 문장을 받아 그 언어적 특징과 의미를 나타내는 벡터로 변환합니다.디코더(Decoder): 인코더가 변환한 표현을 받아 출력, 종종 다른 형태로 생성합니다. 예를 들어, 인코더가 영어 문장의 표현.. 2024. 6. 19.
[AI 정보] AI 코딩 어시스턴트: GitHub Copilot부터 CodiumAI까지 🔍 다양한 AI 코딩 어시스턴트 비교 분석 ✨지난 몇 달 동안 여러 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 보았습니다. 각 도구마다 장단점이 있었지만, 그 중 몇 가지는 특히 인상적이었습니다. 초보자부터 숙련된 프로그래머까지 다양한 사용자를 위해 추천할 수 있는 AI 코딩 어시스턴트를 소개합니다. 1. GitHub Copilot: 범용 코딩 어시스턴트 중 최고! 🏆GitHub Copilot은 실시간 코드 작성에 혁신을 가져온 도구입니다. ChatGPT와 유사한 인터페이스를 제공하지만, 코딩에 초점을 맞추고 있습니다. 이 도구의 특징 중 하나는 대화 기능입니다. 함수 작성이나 코드 특정 부분에 대한 의문을 해결할 수 있어 마치 코딩 구루와 함께 작업하는 느낌을 줍니다.주요 기능:대화형 코드 작성: Ctrl + i를 .. 2024. 6. 18.
[Python] 🛠️ tiktoken 패키지: OpenAI 토큰 관리를 위한 필수 도구 AI 언어 모델을 사용할 때, 텍스트를 토큰 단위로 관리하는 것은 매우 중요합니다. 토큰 수는 모델의 성능, 응답 시간, 비용 등에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. OpenAI는 이러한 토큰 관리를 용이하게 하기 위해 tiktoken이라는 패키지를 제공합니다. 이번 글에서는 tiktoken 패키지의 주요 기능과 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.  tiktoken 패키지란? 🤔tiktoken 패키지는 OpenAI에서 제공하는 토큰 관리 라이브러리로, 텍스트를 토큰 단위로 분할하고, 각 토큰을 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이 패키지는 특히 GPT 모델 시리즈와 호환되도록 설계되었습니다.주요 기능 🌟텍스트 토큰화: 텍스트를 토큰 단위로 분할합니다. 이는 입력 텍스트를 모델이 이해할 수 있는.. 2024. 6. 18.
[LLM]🌟 언어 모델에서 토큰(Token)이란 무엇인가? 인공지능(AI) 언어 모델이 점점 더 많은 주목을 받으며, 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 응용 분야에서 그 활용도가 증가하고 있습니다. 이러한 언어 모델의 핵심 개념 중 하나가 바로 "토큰(Token)"입니다. 이번 글에서는 토큰이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 토큰을 효과적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.  토큰이란 무엇인가? 🤔토큰은 언어 모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 기본 단위입니다. 영어에서는 한 글자부터 단어까지 다양한 길이의 토큰이 존재할 수 있습니다. 예를 들어, "ChatGPT is great!"라는 문장은 다음과 같이 6개의 토큰으로 분할될 수 있습니다:"Chat""G""PT"" is"" great""!"한국어에서도 유사하게 토큰이 나누어집니다. 예를 들어, "안녕.. 2024. 6. 17.
[LLM] 🌟 OpenAI 텍스트 생성 API: 시작하기 OpenAI의 텍스트 생성 모델(Generative Pre-trained Transformers 또는 대규모 언어 모델)은 자연어, 코드, 이미지 등을 이해하도록 훈련되었습니다. 이 모델들은 입력에 대한 텍스트 출력을 제공합니다. 이러한 텍스트 입력은 "프롬프트(prompt)"라고도 불리며, 프롬프트를 설계하는 것은 대규모 언어 모델을 프로그래밍하는 방법입니다. 일반적으로 지침이나 작업을 성공적으로 완료하는 예제를 제공하는 방식으로 이루어집니다.  OpenAI의 텍스트 생성 모델을 사용하면 다음과 같은 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다:문서 초안 작성 ✍️컴퓨터 코드 작성 💻지식 기반에 대한 질문 답변 ❓텍스트 분석 📊소프트웨어에 자연어 인터페이스 제공 🖥️다양한 과목에 대한 튜터링 📚언어 번역.. 2024. 6. 15.
[LLM] 📊 Base LLM vs Instruction-Tuned LLM 📘 Base LLM (대규모 언어 모델)1. 정의: Base LLM은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습된 일반 목적 언어 모델입니다. 언어의 문법, 어휘, 일반 사용 패턴 등 언어의 통계적 특성을 학습합니다.2. 특성:사전 학습: Base LLM은 책, 기사, 웹사이트 등에서 수집된 수십억 단어의 방대한 데이터셋을 기반으로 학습됩니다. 📚다재다능: 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 특정 작업에 완벽히 맞지는 않을 수 있습니다. 🌍예시: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 일반적인 예입니다. 🤖3. 사용 사례:탐색적 작업: 특정 작업에 맞춘 조정 없이 다양한 작업에 사용됩니다. 🕵️‍♂️일반 텍스트 생성: 언어에 대한 폭넓은 이해를 바탕으로 콘텐츠를 .. 2024. 6. 15.
[AI 정보] 간단 요약: WWDC 2024 - Apple의 놀라운 발표와 새로운 기능들 🌟🍏 안녕하세요, 여러분! 오늘은 2024년 Apple의 Worldwide Developers Conference (WWDC)에 대해 이야기해보려고 합니다.   이번 WWDC의 첫 시간은 인공지능(AI)에 대해 언급하지 않으면서도 정말 강력한 기능들을 소개했어요. 1. visionOS 2 🌐🖥️visionOS 2는 정말 멋진 기능들을 가지고 있어요. 이제 Photo Library의 사진을 공간 효과로 볼 수 있어요. 머신 러닝이 피사체와 객체를 이해하고 모든 작업을 처리해준답니다. 맥과 함께 작업할 때 더 넓고 초광각 가상 디스플레이를 설정할 수 있어요. 🚄✈️ 또한, 기차 모드도 추가되어 비행기 승객만 즐길 수 있는 특권을 기차에서도 누릴 수 있어요! 2. iOS 18 📱🎨iOS 18에서는 홈 화면.. 2024. 6. 14.
[AI 정보] NotebookLM: 새로운 연구 도구 활용하기 📚🤖 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Google Labs에서 최근에 출시한 AI 기반 연구 도구인 NotebookLM에 대해 소개해드리려고 합니다. NotebookLM은 여러 문서에 흩어져 있는 정보를 종합하여 연구와 작성을 도와주는 혁신적인 도구입니다. 학생, 학자, 저널리스트, 분석가 등 다양한 지식 노동자들에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그럼, NotebookLM을 어떻게 활용할 수 있는지 함께 알아볼까요? 😊 NotebookLM 시작하기 🚀NotebookLM을 사용하려면 먼저 연구 프로젝트를 위한 노트북을 만들어야 합니다. PDF나 Google Docs 형식의 문서를 소스로 추가하면, NotebookLM은 해당 소스들에 기반해 질문에 답하거나 참조를 찾아주는 가상 연구 조수가 됩니다. 예.. 2024. 6. 14.
[Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13.
[Deep Learning] LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기 📘🤖 RNN (Recurrent Neural Network)은 순차적 데이터를 처리하는 데 강력한 도구이지만, 긴 시퀀스를 처리할 때 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제에 취약합니다. 이를 해결하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크가 제안되었습니다. 이번 포스트에서는 LSTM의 기본 개념과 원리를 설명하고, 간단한 예제를 통해 LSTM이 어떻게 동작하는지 알아보겠습니다. 1. LSTM의 기본 개념 🧠LSTM은 RNN의 한 종류로, 긴 시퀀스에서도 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 게이트(gate) 메커니즘을 통해 중요한 정보를 오랜 기간 동안 유지할 수 있습니다.셀 상태 (Cell State): 셀 상태.. 2024. 6. 12.
[Deep Learning] 딥러닝 RNN (Recurrent Neural Network)의 기초 이해하기 딥러닝 분야에서 RNN (Recurrent Neural Network)은 시계열 데이터나 자연어 처리(NLP)와 같은 연속적인 데이터를 다루는 데 필수적인 도구입니다. 이번 포스트에서는 RNN의 기본 개념과 원리를 중심으로 설명하고, 간단한 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 1. RNN의 기본 개념RNN은 이전 시점의 정보를 현재 시점의 계산에 반영할 수 있는 순환 구조를 가진 신경망입니다. 이는 연속된 데이터 처리에 매우 유용하며, 과거의 정보를 기억하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다.순환 구조: RNN은 은닉층의 출력이 다시 입력으로 사용되는 순환 구조를 가집니다. 이를 통해 시퀀스 데이터에서 이전 시점의 정보가 반영될 수 있습니다.은닉 상태: 각 시점의 은닉 상태는 이전 시점의 은닉 상태와 현재 .. 2024. 6. 11.
[AI 뉴스]애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎 W애플의 WWDC 2024! 🎉 6월 10일 시작합니다! 🍎여름이 다가오면서 다양한 기술 기업들이 어떤 업데이트와 발표를 할지 기대가 되는데요, 그 중에서도 특히 주목할 만한 이벤트가 있습니다. 바로 애플의 연례 개발자 회의인 WWDC (Worldwide Developers Conference)입니다! 🌟 https://www.youtube.com/live/RXeOiIDNNek WWDC 2024 시작! 🗓️애플은 매년 늦봄에 개발자들을 위해 WWDC를 개최합니다. 올해는 6월 10일부터 14일까지 온라인으로 진행됩니다. 이번 이벤트에서는 애플의 최신 제품과 기술 업데이트가 공개될 예정인데요, 놓치지 마세요!이벤트 시간과 시청 방법 ⏰WWDC의 하이라이트는 첫날인 6월 10일 월요일 오후 1시(동부.. 2024. 6. 10.
[베이지안 네트워크] 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델 베이지안 네트워크의 템플릿 모델과 시간적 모델베이지안 네트워크는 확률적 그래픽 모델로, 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 특히 템플릿 모델과 시간적 모델은 베이지안 네트워크를 더욱 강력하고 유연하게 만드는 중요한 개념입니다. 이번 블로그 글에서는 이 두 가지 모델에 대해 자세히 설명하겠습니다.베이지안 네트워크의 템플릿 모델베이지안 네트워크의 템플릿 모델은 반복적인 구조를 갖는 시스템을 효율적으로 모델링하기 위한 접근 방식입니다. 템플릿 모델은 변수와 그들 간의 관계를 하나의 공통 패턴으로 정의하여, 이 패턴을 여러 번 반복하여 사용할 수 있습니다. 이는 대규모 네트워크를 단순화하고, 모델링과 계산의 효율성을 높이는 데 유용합니다.템플릿 모델의 예시예를 들어, 의료 진단 시스템에서 여러 환자에.. 2024. 6. 8.
[베이지안 네트워크] Bayesian Network Fundamentals 베이지안 네트워크 기초 베이지안 네트워크(Bayesian Network)는 확률적 그래픽 모델의 일종으로, 변수들 간의 의존 관계를 시각적으로 표현하고 이를 기반으로 확률 추론을 가능하게 합니다. 이러한 모델은 복잡한 문제를 해결하는 데 유용하며, 특히 인공지능, 데이터 마이닝, 머신 러닝 분야에서 널리 사용됩니다. 베이지안 네트워크의 기초노드(Node): 각 노드는 하나의 변수(variable)를 나타냅니다. 이 변수는 다양한 상태(state)를 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 엣지는 변수들 간의 의존 관계를 나타냅니다. 방향성이 있는 화살표로 표시되며, 이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값에 영향을 미친다는 것을 의미합니다.조건부 확률표(CPT, Conditional Probability Table): 각 노.. 2024. 6. 7.

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