GPT가 메세지를 생성하는 과정

GPT가 메세지를 생성하는 과정

이 포스트 내용은 유튜브 김플 스튜디오님께서 올리신 영상 내용을 따라해본 것으로, 간단하게 텍스트로 정리한 것입니다.https://www.youtube.com/watch?v=kKhWkG5Di5s   GPT는  Assistants > Threads > Messages > Runs 흐름으로 문장을 생성한다.어시스턴트에서 생성한 id를 통해 최종적으로 message를 만드는데, id 생성 흐름에 따라 문장 생성을 이해해보자.     Assistants create https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="sk-proj-ND..RE6rQA")my_assistan..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 10. 30.
  • textsms
Scikit-learn으로 embedding 활용 방법 (Estimator Class, F1 score )

Scikit-learn으로 embedding 활용 방법 (Estimator Class, F1 score )

이전 포스팅에서 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 평가할 수 있는 파이썬 라이브러리 Scikit-learn , 머신러닝 모델의 성능과 관련된 두 가지 주요 문제 언더피팅(underfitting)과 오버피팅(overfitting)에 대해 알아봤다. https://guhonga.tistory.com/112   이번엔 저번에 배운 Scikit-learn을 바탕으로 우리가 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 다뤄보자.     Estimator Class Scikit-learn안에 Estimator라는 클래스이다. 클래스 안의 fit 함수는 데이터를 학습해서 모델을 fitting한다.x 매개변수에 입력할 data를 넣고, y에 label을 넣는다. ( Supervised/Unsupervised 가능 ) predict 함..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 5. 9.
  • textsms
머신러닝 모델의 성능문제

머신러닝 모델의 성능문제

Machine Learning에서 데이터를 분류하는 방법 Scikit-learn 으로 embedding을 어떻게 활용할 수 있을지 알아보자,,, (맛보기)(사이킷 러닝은 파이썬 기반 머신러닝 라이브러리)   우선 보유한 학습 data를 기반으로 문제를 설정해야 한다.이 단계에선 문제에 어떻게 접근할지 접근 방법을 결정한다.  data type에 따라 머신러닝 문제를 판별하는데, discrete와 continuous에 따라 label을 구별한다는 것이 무슨 말이냐면 0, 1 이렇게 딱딱 떨어지는 것처럼예를들어 자동차 레이블, 비행기 레이블로 나누는 경우 discrete하며분류 방식으로 접근한다. (관리-감독 학습) 반대로 continuous한 label의 예시로, 자동차의 속도는 0과 1같은 값이 아니라 ..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 5. 9.
  • textsms
파이썬으로 gpt 사용하기

파이썬으로 gpt 사용하기

파이썬으로 AI에게 프롬프트를 넘겨줘서 새로운 문장을 생성해보자.기본적으로 openai 공식문서에 나와있는 내용이다.https://platform.openai.com/docs/quickstart    Gpt 사용하기  사용법은 간단하다. 파이썬을 사용해서 openai를 install한다.pip install openai    openai를 install한 후에 그냥 코드를 쭉 짜주면 된다.from openai import OpenAIclient = OpenAI()completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpfu..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 4. 29.
  • textsms
인공지능이 그림을 그리는 과정

인공지능이 그림을 그리는 과정

Open AI라고 하면 gpt밖에 몰랐는데, DALL-E2라는 인공지능 모델도 있었다.이 모델은 gpt와 달리, 텍스트를 넣어주면 분석해서 이미지를 생성해주는 모델이라고 한다.   달리는 일단 기본적으로 텍스트와 이미지를 매칭시켜줘야 하기 때문에 transformer language 모델과, convolutional neural network라는 모델을 합쳤다.(  key - value pair를 training 하는중)    트레이닝 과정   트레이닝의 첫 번째 단계는 DATA Collection이다.이미지를 생성하기 위해서 '이 텍스트가 어떤 이미지다' 라는 데이터를 많이 가지고 있어야 한다.   그 다음으로, 이렇게 이미지를 설명하는 텍스트를 전부 모으고 clean up 해서 어느정도 사이즈를 맞추..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 4. 29.
  • textsms

GPT API 요소들

GPT의 모델 종류  모델 1. Davinci다른 모델들에 비해 복잡한 질문에 대한 답변을 잘하고 (complex intent) , 원인과 결과를 잘 이야기할 수 있다.모델 2. Curie다빈치에 비해 언어 변환, complex classification, text sentiment (text의 긍정 부정 파악), 요약 기능이 더 강력하다.모델 3. BabbageModerate classification, semantic search classification 등 분류 기능이 강력하다.모델 4. AdaParsing text, keywords, simple classification, address correction 기능이 있다.  각 모델들의 기능 외에 가격대의 차이도 있다.모델 1부터 4의 순서대로 ..

  • format_list_bulleted Open AI
  • · 2024. 4. 29.
  • textsms