Ai12 [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]🌟 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. [Deep Learning] 딥러닝 다중 라벨 분류의 손실 함수: Binary Cross-Entropy 머신러닝에서는 다양한 분류 문제가 있습니다. 그 중 하나는 **다중 라벨 분류(Multi-Label Classification)**입니다. 다중 라벨 분류는 하나의 데이터 포인트가 여러 개의 라벨에 속할 수 있는 문제를 말합니다. 예를 들어, 하나의 사진이 '고양이', '실내', '밤' 등 여러 라벨을 가질 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 적절한 손실 함수가 필요합니다. 이번 글에서는 다중 라벨 분류에서 자주 사용되는 Binary Cross-Entropy (BCE) 손실 함수에 대해 알아보겠습니다. Binary Cross-Entropy 손실 함수는 다중 라벨 분류에서 각 라벨을 독립적으로 처리하여 손실을 계산합니다. 각 라벨에 대해 0 또는 1을 예측하며, 각 라벨의 예측 확률과 실제 라.. 2024. 5. 31. 이전 1 2 3 다음
