GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners 논문 요약 OpenAI의 GPT-2 논문. 대규모 언어 모델이 별도의 지도 학습 없이도 다양한 NLP 태스크를 수행할 수 있음을 보여줌. 핵심 아이디어 Unsupervised Multitask Learning: 하나의 모델로 번역...

Week05 실습: 프롬프트 설계 연습 관련 강의: W05D01 프롬프팅 기초, W05D02 고급 프롬프팅 이 글은 Week05의 프롬프트 실습을 블로그에서 다시 풀어볼 수 있도록 정리한 연습지다. 핵심은 프롬프트를 한 번에 잘 쓰는 것이 아니라, baseline을 만들고 평가 기준을 정한 뒤 개선하는 흐름을 익히는 것이다. 공통 평가 기준 ...

MMLU로 확인한 기본 프롬프팅 튜토리얼 실습 정보 주차: Week 05, Day 01 유형: Jupyter Notebook 상태: 완료 원본 자료: SeSAC_2강_Tutorial.ipynb, [Daily Mission] Day1 Prompt Engineering을 적용하여 MMLU 풀이하기 실습 목...

Week 05 - Prompt Engineering & RAG 요약 LLM을 더 잘 쓰기 위한 입력 설계에서 시작해, 외부 지식 결합(RAG), RAG 고도화, 프롬프트 기반 보안, 멀티모달/개인화, Agentic AI로 이어지는 흐름을 학습한 주차다. 주간 목표 Week 05의 핵심은 “LLM에게 잘 질문하는 법”에서 끝나지 않는...

Introduction & Basic Prompting 수업 위치 이 수업은 Prompt Engineering 주차의 출발점이다. LLM을 “질문하면 답하는 모델”로만 보지 않고, 입력에 어떤 역할, 맥락, 예시, 제약을 넣느냐에 따라 출력이 달라지는 확률 기반 시스템으로 이해하는 것이 목표다. 강의자료에서는 LLM의 한계, Alignme...

Lumi_agent는 개인 PC 환경에서 검색, 일정, 메시지 같은 외부 도구를 대화로 실행하고, 이전 대화 맥락을 기억하는 데스크톱 AI Agent 비서다. 이 프로젝트의 핵심은 캐릭터 UI 자체가 아니다. 더 중요한 축은 Agent가 어떤 도구를 호출할지 판단하고, 민감한 실행은 사용자 승인 뒤에 진행하며, 대화가 길어져도 기억 구조로 맥락을 유...

네트워크와 AI 실습 실습 정보 주차: Week 04, Day 05 유형: PDF 서술형 과제 상태: 완료 실습 목표 네트워크 인프라와 AI 서비스 통합에 대한 종합 과제. 핵심 학습 포인트 네트워크 기초와 AI 서비스 아키텍처 주간 학습 Wrap Up 진행 순서 네트워크와 AI 실습에서...

네트워크와 AI 핵심 개념 요약 AI 서비스를 운영하려면 GPU 인프라에 대한 이해가 필수적이다. GPU는 귀하고 비싼 자원으로, 모델 로딩에 시간이 걸리며 메모리 관리가 중요하다. AI가 있는 서비스 아키텍처, RAG 개념, 클라우드를 통한 AI 서비스 운영 방법(Amazon Bedrock, ChatGPT API, Solar LLM)을 다룬...

SeSAC:Note의 QA는 범용 챗봇을 붙이는 문제가 아니었다. 사용자가 기대하는 것은 “아무 지식이나 답하는 AI”가 아니라 “내가 올린 이 강의 영상의 근거 안에서 답하는 AI”였다. 그래서 이 글에서는 QA 흐름을 video-scoped evidence-grounded QA로 정리한다. 일반적인 vector DB RAG 전체를 구현했다고 표현...

배포 자동화 실습 실습 정보 주차: Week 04, Day 04 유형: PDF 서술형 과제 상태: 완료 실습 목표 클라우드 배포 자동화 파이프라인 구축 실습. 핵심 학습 포인트 배포 자동화 개념과 필요성 CI/CD 기초 파이프라인 클라우드 서비스 배포 전략 진행 순서 배포 자동화 실습...