반응형 AI78 [LLM] 🦙 Llama 3.2: Meta의 새로운 멀티모달 AI 모델 최근 Meta는 Llama 3.2라는 새로운 AI 모델을 출시하며 인공지능 기술의 새로운 경지를 열었습니다. 🎉 Llama 3.2는 텍스트뿐만 아니라 이미지를 함께 처리할 수 있는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 Llama 3.2의 주요 특징, 개선 사항, 그리고 이 모델이 실제로 어떻게 활용될 수 있을지 알아보겠습니다. 🚀 Llama 3.2의 주요 특징 🔍멀티모달 처리 능력Llama 3.2는 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 특히 11B와 90B 모델은 고해상도의 이미지를 분석할 수 있으며, 이미지 캡셔닝 🖼️, 시각적 추론 🧠, 문서 이미지 질문 응답 📝 등의 작업에 적합합니다. 이러한 기능은 AI 비.. 2024. 10. 25. [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. [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. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 20 다음 반응형
