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# 명예의 전당(1) # 138477 # lv1 # 문제 1 (명예의 전당)"명예의 전당"이라는 TV 프로그램에서는 매일 1명의 가수가 노래를 부르고, 시청자들의 문자 투표수로 가수에게 점수를 부여합니다. 매일 출연한 가수의 점수가 지금까지 출연 가수들의 점수 중 상위 k번째 이내이면 해당 가수의 점수를 명예의 전당이라는 목록에 올려 기념합니다. 즉 프로그램 시작 이후 초기에 k일까지는 모든 출연 가수의 점수가 명예의 전당에 오르게 됩니다. k일 다음부터는 출연 가수의 점수가 기존의 명예의 전당 목록의 k번째 순위의 가수 점수보다 더 높으면, 출연 가수의 점수가 명예의 전당에 오르게 되고 기존의 k번째 순위의 점수는 명예의 전당에서 내려오게 됩니다. 이 프로그램에서는 매일 "명예의 전당"의 최하위 점수를..

랭체인(LangChain)은 대규모 언어 모델과 앱의 통합을 간소화하는 SDK*다. 최근 LLM 모델의 부상과 함께 그 활용성의 측면에서 랭체인의 범용성 또한 퍼지고 있다. 새로운 오픈소스 모델의 출시나 상용 모델 제공업체의 기능이 바뀔 때마다 이 랭체인의 장점은 더욱 강력하게 작용한다.SDK 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 개발자를 위한 플랫폼별 구축 도구 세트입니다. 특정 플랫폼, 운영 체제 또는 프로그래밍 언어에서 실행되는 코드를 만들려면 디버거, 컴파일러 및 라이브러리와 같은 구성 요소가 필요합니다. SDK는 소프트웨어를 개발하고 실행하는 데 필요한 모든 것을 한 곳에서 제공합니다. 또한 SDK에는 문서, 튜토리얼 및 가이드와 같은 리소스와 더 빠른 애플리케이션 개발을 위한 API 및 프레임워크가..

이번 글은 최근 공부 중인 자연어처리의 핵심 기술이라고 할 수 있는 Transformer에 대해 알아본다. 쉽게 불러올 수 있고, 누구나 사용할 수 있지만, 그 내부 실행 과정이 궁금해져 개인적으로 정리해보았다!!  자연어 처리 모델의 Architecturehttps://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You NeedThe dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder a..

이번 글은 '자연어 처리'를 공부하면서 접하게 된 ELECTRA 와 pre-training 효율성 향상을 위한 ELECTRA small 모델에 대해 정리한 글입니다. 현재 교내 동아리 프로젝트로 진행 중인 '연애 솔루션 챗봇'에 탑재될 자연어 처리 모델을 알아보던 중 가장 눈에 띄는 모델이기도 했고 개인 회고 및 논문 정리 & 학습 목적으로 정리해보았습니다. 재밌게 읽어주세용 ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than...A text encoder trained to distinguish real input tokens from plausible fakes efficiently learns effective language rep..

이번엔 HTTP 네트워크 프로토콜이다. HTTP는 이미 여러 버전들이 존재하는데, 오늘은 HTTP의 시초격이라고 할 수 있는 HTTP 1.1 버전부터 알아볼 것이다. 잘 따라오라고~~!! 📌 What about HTTP? 'Hyper Text Transport Protocol' , HTTP 쉽게 말하면 우리가 인터넷 화면에서 보는 html 파일을 실어나르는 통신 프로토콜이다. 즉 웹 브라우저에서 글, 사진, 영상 등을 볼 수 있게 만든 것! 네트워크 장치 간에 정보를 전송하도록 설계된 어플리케이션 계층의 프로토콜이다. HTTP는 Transport Layer의 네트워크 프로토콜 가운데 TCP를 사용하면서 실행된다. 여기서 오해하면 안되는 것이, 초기 HTTP의 탄생 목적은 웹서버에 있는 파일을 그저 웹브라..

해당 글은 교재 'Python을 이용한 개인화 추천시스템'을 정리한 글로, 이전 글과 이어집니다! 자세한 내용이 궁금하시면 교재와 글을 참고해주세요!! 'FM (Factorization Machines)' 기반 추천 2 [ReSys] 해당 글은 교재 'Python을 이용한 개인화 추천시스템' 실습을 정리한 글로, 이전 글과 이어집니다! 자세한 내용이 궁금하시면 교재와 글을 참고해주세요! FM (Factorization Machines) 기반 추천 1 해당 글 jhklee-coder.tistory.com 이번에는 딥러닝을 이용한 행렬요인화(MF) 추천시스템이다! 딥러닝(Deep Learning)은 다들 친숙한 개념일 것이라 생각하기에 간단하게만 짚고 넘어가도록 한다. 딥러닝?? 딥러닝은 다수의 은닉층(hi..