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생성형 AI란 무엇이며 어떻게 작동하나? 생성형 AI는 사용자 프롬프트에 반응하여 독창적인 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 일종입니다. 생성형 AI는 일반적으로 텍스트를 이해하고 생성해야 하며, 이를 위한 가장 일반적인 방법 중 하나는 LLM(대규모 언어 모델)이라고 하는 것을 사용하는 것입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석하여 복잡한 언어 패턴을 식별하고 문맥을 인식하며 단어가 서로 어떻게 연관되어 의미를 전달하는지 학습하여 만들어집니다. 그런 다음 해당 분석을 사용하여 프롬프트의 세부 사항과 문맥을 기반으로 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측하여 프롬프트에 대한 응답 텍스트를 생성합니다. 생성형 AI가 자연어를 사용하여 작동한다는 의미이기도 합니다 생성형 AI를 사용하려면 AI 기술과 사..

https://www.youtube.com/watch?v=SgOqIhvspcs 우리나라 국책기관 중에서는 사상 처음으로 한국은행 연구진이 우리나라 일자리들의 AI 대체 가능성을 분석한 보고서를 어제(16일) 내놨습니다.   이른바 'AI 노출 지수'라는 잣대로 봤을 때 가장 인공지능에 대체될 가능성이 높은 직업을 18가지로 꼽았습니다.일반 의사와 한의사, 철도와 전동차 기관사, 공학 관련 기술자와 연구원 같은 직업들이 꼽혔습니다.AI 노출 지수가 최상위인 이 직업들은 대규모의 데이터를 활용해야 잘할 수 있는 일들입니다. 그러니까 사람으로 말하자면 공부를 많이 했어야 하는 일, 기존의 고학력, 고소득 전문직 일자리들이 주로 해당됩니다. 산업별로는 정보통신업, 전문과학기술, 제조업처럼 생산성이 높은 산업군의..

언어 모델ChatGPT(GPT-3.5, GPT-4): 대화에 최적화된 모델InstructGPT: 단일 턴 지시에 최적화 (계속 이어지지 않고, 한 번의 지시-답변으로 이루어진 대화)파인튜닝(fine-tuning) 모델: 사용자의 데이터로 학습시킬 수 있는 기본 모델임베딩(embedding) 모델: 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터(숫자들이 나열된 데이터)로 변환하는 모델이미지 모델DALL-E 2: 자연어로 이미지와 예술 작품을 만들 수 있는 모델오디오 모델Whisper: 다양한 언어의 텍스트 변환과 영어 번역을 지원하는 자동 음성 인식 시스템API용 모델API를 이용하여 OpenAI의 언어, 이미지, 오디오 모델을 활용할 수 있습니다. OpenAI API 설치// python에서 API를 사용할 때..

Bootstrap 을 하나 다운로드한다. Google 에 아래와 같이 "free bootstrap templates" 라고 검색하면 다양한 site 들이 나온다. Site 에 들어가서 자신의 porject 에 적당한 template 를 선택하여 download 받는다.  예를 들어 "alien-1.0.0.zip" 를 다운로드 받았다면, 앞출을 푼다. 그안에 보면 다음과 같은 디렉토리 들이 있다.  "css" , "images" 그리고 "js"  디렉토리를 복사해여, 내 express 디렉토리 내부의 "public" 폴더에 붙여놓기 한다.  html 파일들을 복하여, 내 express 디렉토리 내부의 "views" 폴더에 붙여놓기 한다. .html 을 .ejs 로 변경한다. web.js 에서 다음과 같이 ..

프롬프트 - 지시문, 질문, 예시와 같이 인공지능에게 하는 명령을 말함  프롬프트 엔지니어링은 최적의 결과를 얻기 위한 프롬프트를 생성하는 방법에 초점을 맞춘 분야 이다.    1. 프롬프트 템플릿  지시문 - 역할 부여 프롬프팀 -    "당신은 뛰어난 수학자입니다. 100*100/400*56 은 무엇인가요?    "당신은 의사다" "당신은 변호사다"    Awesome ChatGPT Prompts git hub 저장소에서는 역할 부여 프롬프팅을 사용한 다양한 예시를 찾아볼 수 있다. 퓨샷 프롬프팅      - 예시를 준다           질문 예시 : 3, 5          답변 예시: 15           질문 : 6,5           답변:   챗봇 프롬프트   - 사용자의 대화를 기억하..

ChatGPT가 Plugin 을 통해 다른 서비스를 호출하고 그의 응답을 받아 User에게 전달하는 기능을 말한다.  예)Browsing - 인터넷 검색 기능Code interpreter - 코드 를 짜고, 그결과를 사용자에 전달함 제 3자 서비스와 연동이 가능하다. (Third-party plugins)

#CPU 정보  ./ptat -mon -> 그냥 모니터 ./ptat -ct 1 -mon -> Full 부하 테스트 ptat -log -csv -wf -i 5000000 -t 0 -> csv 형태 logging  #ipmitool sdr listDIMM temperature read

https://inpa.tistory.com/entry/LINUX-%F0%9F%93%9A-CPU-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC-%EB%94%94%EC%8A%A4%ED%81%AC-%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC-%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EB%AA%85%EB%A0%B9%EC%96%B4-%EC%B4%9D%EC%A0%95%EB%A6%AC 🐧 리눅스 CPU / 메모리 / 디스크 / 네트워크 정보 명령어CPU 정보 확인 현재 시스템의 cpu정보는 /proc/cpuinfo 파일 안에 상세히 적혀져 있다. 다만 core 당 정보를 한페이지씩 출력하기 때문에, 코어가 많아질수록 페이지가 길어죠 more 옵션을 통해 확인하는inpa.tistory.com

start_mtest.sh#!/bin/bashTHREADS=288TOTAL=$(free | grep -oP '\d+' | head -n 1)echo "total memory size is $TOTAL KByte"REMOVE=6000000FREE=$(($TOTAL-$REMOVE))echo "TOTAL = $TOTAL KByte"echo "REMOVE = $REMOVE KByte"echo "FREE = $FREE KByte"TEMP=$((FREE/THREADS))MEMPERTHREAD=${TEMP}echo "THREADS=$THREADS"echo "MEMPERTHREAD=$MEMPERTHREAD"echo "DIMM FAN to 100%"/root/fan/fan_control.py --set_fans_m..