RoBoLoG

BERT란 무엇인가? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에 의해 2018년에 소개된 자연어 처리(NLP)를 위한 전이 학습(transfer learning) 모델입니다. BERT는 특히 문맥을 이해하는 능력이 뛰어나며, 이를 통해 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 작업에서 혁신적인 성과를 달성했습니다. BERT는 다양한 NLP 태스크, 예를 들어 질문 응답(Question Answering), 문장 관계 판별(Sentence Relationship), 개체명 인식(Named Entity Recognition) 등에 광범위하게 활용됩니다. BERT의 주요 특징 양방향 Tra..

GPT, LLM을 공부하고 싶은데, 뭐 부터 공부해야할까? LLM(대규모 언어 모델)을 공부하고 싶으시다면, 아래와 같은 순서로 접근하시는 것이 좋습니다: 기본 지식 습득: 프로그래밍 언어: Python 같은 프로그래밍 언어에 익숙해지는 것이 좋습니다. 대부분의 LLM 프로젝트와 라이브러리는 Python으로 작성되어 있습니다. 기계학습 및 심층학습 기초: LLM은 심층학습(Deep Learning)의 한 분야이므로, 신경망(Neural Networks), 역전파(Backpropagation), 최적화(Optimization) 등의 기초적인 머신러닝과 딥러닝 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP): 텍스트 데이터를 다루는 방법, 언어 모델..

OpenAI의 DALL-E가 뭘까? DALL·E는 OpenAI에 의해 개발된 생성 모델로, 주로 이미지 생성에 사용됩니다. DALL·E는 Autoregressive Models 범주에 속합니다. 이 모델은 자연어 설명을 기반으로 해당 설명에 맞는 이미지를 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. DALL·E의 이름은 "DALI" (유명한 초현실주의 화가)와 "WALL·E" (애니메이션 영화 속 로봇)를 결합한 것으로, 텍스트로부터 복잡한 이미지를 창의적으로 생성할 수 있는 능력을 상징합니다. DALL·E의 핵심은 텍스트와 이미지 간의 관계를 모델링하는 것입니다. 이를 위해 DALL·E는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 텍스트 설명을 입력으로 받아 이미지의 픽셀을 순차적으로 생성하는 방식으로 작동..

딥러닝에서 Generative Model이란? 딥러닝에서 **Generative Model(생성 모델)**은 주어진 데이터 분포를 학습하여, 그 분포에서 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있는 모델을 말합니다. 즉, 실제 데이터셋을 바탕으로 학습을 진행한 후, 학습된 모델을 사용하여 실제와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 것이 목표입니다. 이러한 모델은 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 데이터 생성에 사용될 수 있습니다. 주요 생성 모델: Generative Adversarial Networks (GANs): 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 대립시켜 학습하는 구조입니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하려고 하고, 판별자는 입력된 데이터가..

fwupd: Linux, Ubuntu 터미널로 펌웨어 업데이트 Terminal Firmware Update 우분투(리눅스)에서 BIOS 또는 UEFI 펌웨어를 업데이트하는 과정은 메인보드 또는 시스템 제조사에 따라 다를 수 있습니다. 일부 제조사는 Linux 환경에서 직접 펌웨어를 업데이트할 수 있는 도구를 제공하지 않기 때문에, 다른 방법을 사용해야 할 수도 있습니다. 하지만, 최근에는 많은 시스템에서 UEFI 펌웨어 업데이트를 위한 표준화된 접근 방식을 제공합니다. 여기에는 fwupd 도구를 사용하는 방법이 포함됩니다. fwupd를 사용한 BIOS/UEFI 업데이트 fwupd는 Linux Foundation의 LVFS(Linux Vendor Firmware Service) 프로젝트와 함께 작동하여 여..

Linux, Ubuntu CUDA와 cuDNN 버전을 확인하는 방법 1. CUDA 버전 확인: 터미널에서 CUDA 버전 확인: 터미널을 열고 다음 명령어를 입력하세요: nvcc --version 결과 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Sun_Feb_14_21:12:58_PST_2021 Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.152 Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29618528_0 이 명령어는 NVIDIA CUDA Compiler (nvcc)의 버전을 출력합니다. 여기서 CUDA Toolkit의 버전을 확인할 수 있습..

파이썬 문자열 메서드 (String Methods) 예시 "문자열 메서드(String Methods)" 또는 "문자열 처리 메서드(String Manipulation Methods)"는 Python에서 문자열 메서드는 문자열 객체에 내장된 함수로, 문자열의 내용을 조회하거나 변형하고, 특정한 형식으로 처리하는 데 사용됩니다. 이 메서드들은 문자열의 대소문자를 변환하거나, 공백을 제거하거나, 부분 문자열을 찾고 교체하는 등의 작업을 수행합니다. 문자열 메서드는 Python 프로그래밍에서 문자열 데이터를 효율적으로 처리하고 관리하는 데 필수적인 도구입니다. 이 메서드들은 문자열의 형태를 적절하게 조정하거나 내용을 분석하고 수정하는 다양한 상황에서 사용됩니다. Python 문자열에는 lower()와 비슷한 여..

파이썬 os.path.splitext에 대한 모든 것 os.path.splitext은 Python의 os 모듈에 있는 함수로, 주어진 경로의 파일 이름에서 확장자를 분리하는 데 사용됩니다. 이 함수는 파일 이름과 파일 확장자를 포함하는 두 개의 문자열로 구성된 튜플을 반환합니다. os.path.splitext의 주요 특징은 다음과 같습니다: 파일 확장자 분리: 주어진 경로의 마지막 구성 요소에서 파일 이름과 확장자를 분리합니다. 확장자는 마지막 점(.)부터 파일 끝까지를 포함합니다. 경로 구분자 무시: 이 함수는 경로 구분자(예: /, \)를 무시하고, 오직 파일 이름과 확장자에만 집중합니다. 점이 없는 경우: 파일 이름에 점이 없는 경우, 확장자는 빈 문자열로 반환됩니다. 리턴 값: 반환되는 튜플의 첫..

파이썬 os.path.join에 대한 모든 것 os.path.join은 Python의 os 모듈에 있는 함수로, 여러 개의 경로 구성 요소를 결합하여 하나의 경로를 형성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 운영 체제별로 다른 파일 시스템의 경로 구분자를 자동으로 처리하며, 경로를 구성하는 가장 안전하고 효율적인 방법을 제공합니다. os.path.join의 주요 특징은 다음과 같습니다: 운영 체제별 경로 구분자 처리: os.path.join은 Windows에서는 백슬래시(\)를, UNIX 기반 시스템(예: Linux, macOS)에서는 슬래시(/)를 사용하여 경로를 결합합니다. 이를 통해 코드가 다양한 플랫폼에서 문제없이 실행될 수 있도록 합니다. 다중 인자 지원: 이 함수는 두 개 이상의 경로 구성 요소를 인..

파이썬 os.listdir에 대한 모든 것 os.listdir는 Python의 os 모듈에 있는 함수로, 지정된 디렉토리 내의 파일과 서브 디렉토리의 이름을 리스트 형태로 반환합니다. 이 함수는 주어진 경로의 내용을 탐색할 때 사용되며, 다음과 같은 특징을 가집니다: 디렉토리 내용 나열: os.listdir는 지정된 디렉토리 내의 모든 파일과 서브 디렉토리의 이름을 나열합니다. 숨겨진 파일과 디렉토리도 포함됩니다. 절대 경로와 상대 경로: 이 함수는 절대 경로와 상대 경로 모두를 인식합니다. 예를 들어, /home/user (절대 경로) 또는 . (현재 디렉토리를 나타내는 상대 경로)를 인자로 사용할 수 있습니다. 경로 인자: os.listdir에 경로 인자를 제공하지 않으면 기본적으로 현재 작업 디렉토..