전체 글41 PromptTemplate에 대해 https://colab.research.google.com/drive/1wF8zTDDUdmq59RXYLOprje3yrpP8z9Pv?usp=sharing#scrollTo=-bX3Wvsy-tyv프롬프트 템플릿은 크게 2가지가 존재합니다.Prompt TemplateChat Prompt Template1번 Prompt Template은 일반적인 프롬프트 템플릿을 생성할때 활용합니다.2번 Chat Prompt Template은 채팅 LLM에 프롬프트를 전달하는 데에 활용할 수 있는 특화 프롬프트 템플릿입니다.Prompt 예시from langchain.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate#프롬프트 템플릿을 통해 매개변수 삽입 가능한 문자열로 변환string_pr.. 2025. 3. 7. ChatGPT API 실습 ChatGPT API 활용https://colab.research.google.com/drive/1Ain-2t_OI_llY0lSn0NEPJ1E7kNVdx5J?usp=sharing최상위 폴더의 .env 파일 생성 후,OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key 작성 일반적인 ChatGPT API 사용# pip install langchain-openai python-dotenvfrom dotenv import load_dotenvfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 환경 변수 로드load_dotenv()# OpenAI 모델 초기화llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature = 1)result = llm.i.. 2025. 3. 7. LangChain의 개념 Lang Chain 개념언어 모델로 구동되는 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크데이터 인식 : 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결합니다.에이전트 기능: 언어 모델이 환경과 상호 작용할 수 있도록 합니다.Lang Chain 왜 써야할까?정보 접근 제한 학습된 이후의 정보에 대해 답변을 하지 못하거나, 거짓된 답변을 제공함=> Vectorsotre 기반 정보 탐색 or Agent 활용한 검색 결합토큰 제한⇒ TextSplitter를 활용한 문서 분할환각현상 (Hallucinaition)Fact에 대한 질문을 했을 때, 엉뚱한 대답을 하거나 거짓말을 하는 경우가 많다.⇒ 주어진 문서에 대해서만 답하도록 Prompt 입력ChatGPT 개량 방법Fine-tuning기존 딥러닝 모델의 weight를 조정하여 .. 2025. 3. 7. [백준 30805번] 사전 순 최대 공통 부분 수열 (Python) import sysinput = sys.stdin.readlinen = int(input())a = list(map(int, input().split()))m = int(input())b = list(map(int, input().split()))ans = []while a and b: # a와 b 모두 항목이 있는 동안 실행 max_a = max(a) max_b = max(b) if max_a == max_b: ans.append(max_a) # 최댓값이 같은 경우, 최댓값 이후의 요소만 남기기 a = a[a.index(max_a)+1:] b = b[b.index(max_b)+1:] elif max_a > max_b: .. 2024. 7. 9. #8 Odds and Log(Odds), 오즈와 로그오즈에 대해 오즈의 기본 개념오즈는 특정 사건이 발생할 확률(P)과 그 사건이 발생하지 않을 확률(1-P)의 비율로 정의됩니다.예를 들어, 팀이 경기에서 이길 오즈가 1/4라면, 팀이 한 번 이기는 동안 네 번 질 것이라는 의미입니다. 오즈와 확률의 차이오즈는 사건 발생의 비율을 나타내는 반면, 확률은 전체 가능한 사건 중에서 특정 사건이 발생할 비율을 나타냅니다.예를 들어, 오즈가 2:3인 경우와 확률이 2/5인 경우의 차이를 설명합니다. Odds가 > 1 인 경우, 승리가 더 많은 경우Odds = 1 인경우, 승리와 패배가 동일한 경우Odds가 로그 오즈의 개념로그 오즈는 오즈의 로그 값을 취한 것으로, 오즈의 비대칭성을 해결하고 값들을 좀 더 비교하기 쉽게 만들어줍니다.예를 들어, 2:3의 오즈는 로그를 취.. 2024. 6. 11. #7 Linear Regression 회귀분석은 일련의 입력값("독립 변수")에서 수치적 결과("종속 변수")를 예측하는 방법통계적 의미: 결과의 기대값을 예측합니다. 인과적 의미: 수치적 결과를 예측하며, 범주형 결과가 아닙니다. Q. "우리가 판매할 제품의 수량은 얼마나 되는지?" (회귀) Q. "이 고객이 우리 제품을 구매할까? (예/아니오)" (분류) Q. "고객이 우리 제품에 지불할 가격은 얼마인지?" (회귀) 머신러닝에서의 회귀는 다음과 같은 두 가지 관점으로 접근할 수 있습니다: # 과학적 마인드셋(Scientific mindset): 데이터 생성 과정을 이해하기 위해 모델링합니다. # 공학적 마인드셋(Engineering mindset): 정확한 예측을 위해 모델링합니다. 머신러닝은 주로 공학적 마인드셋에 초점을 맞춥니다. .. 2024. 6. 11. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
