Chain이란? 여러개의 LLM을 연결하여 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있는 기능 Sequential Chain : 순차적인 실행뿐만 아니라 병렬로 LLM chain을 호출 예시 chain 1,2,3 → 각각 Prompt로 구현! chain1 = resume 전처리 chain2 = big question 생성 chain3 = big question에서 상관성 낮은 역량 6개 추출??? ( 선택된 핵심 역량) → 그런다음에 langchain의 **SequentialChain**으로 3개 묶어줌!! RouterChain : 입력값에 따라 chain을 선택해서 분기하는 것 Prompt 구성요소 지시(Instruction) | 모델에게 특정 작업이나 지시를 제공합니다.예시: "다음 문장을 번역해주세요." 문..
Attention Is All You Need ! 논문정리 https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The 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 and decoder through an attention mechanism. We propose a new arxiv.org Transformer는 NLP, RecSys, Computer Visio..
라그랑주 승수법? 라그랑주 승수법은 제약이 있는 최적화 문제를 푸는 방법으로,최적화하려 하는 값에 형식적인 라그랑주 승수 항을 더하여, 제약된 문제를 제약이 없는 문제로 바꾸는 방법 g(x) = 0이라는 제약식에서 f(x)를 최대화하는 문제를 풀어야 할 때, 라그랑주 승수 −λ 를 g(x) 에 곱해서 f 에 더한 라그랑주 함수 L(x,λ):=f(x)−λg(x) 를 목적 함수로 삼는 다음의 최적화 문제로 바꾸는 방법 엄청난 내용은 아니고, 그냥 이론적 증명이나 수식 전개할 때 사용되는 Tricky한 하나의 방법론이라고 이해하면 될 듯! 당장 와닿지는 않을 수도 있지만, 논문을 이해한다거나 머신러닝, 딥러닝 모델들의 방법론을 이해할 때 많이 등장하므로 알아두면 도움이 될 것! 라그라주 승수 정리의 기하학적 ..
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