가볍게 배우고 깊게 즐기고 오래 남기기

기존 OpenAI에서 제공하는 영역보다 보다 폭 넓게 작업하기 위해서 Azure API를 사용하면서 하이퍼파라미터를 공부하고 있는데, MS 내에서 제공하는 문서들을 전체적으로 잘 되어있지만 OpenAI 문서와 관련해서는 실질적으로 파이썬 사이드 MS문서와 openai 공식문서 내에 전체 파라미터를 정리한 내용이 촘촘하게 정리되어 있지 않아서 직접 정리해보았다. (닷넷쪽에 하이퍼파라미터는 잘 설명되어있고 파이썬은 누락이 많음) (2023.05.02 기준 , Azure openai 내 최신화된 Hyperparameter) * best_of / logprobs / logit_bias는 현재 2023-03-preview 버전에서 제공되고 있다. * 그 외에 .net의 경우 echo라는 변수를 통해 말 그대로 입..

[변동성 척도] – Measure of Variability * Standard deviation(표준편차) → Variance의 제곱근, 평균에서이 얼마나 분산되어 있는지 검토 가능 * Coefficieat of variation (변동계수): (=표준편차/평균*100), 표준편차를 상대적인 값으로 표준화 시킨 값 → 상대값으로 변환해 규모의 효과 상쇄할 수 있음 * IQR (Interquartile range): (=Q3-O1) → Python / R 등의 통계 시각화에서 많이 활용하는 Boxplot [연관성 척도] – Measure of Association ※ 특잇값 발견(정규화 활용) → Z-score = (x-m)/s ※ 그룹 평균/분산 – 계급의 Median을 대표값으로 활용한다 * 통계적 ..

* 통계(Statistics) : 어떤 상황에서 보여주는 자료(Data)로부터 문제나 다양한 의미(Information)를 정량적으로 도출해내는 방법 (to extract information from data) → 자료 수집/정리/요약 외에 일부 데이터로 전체를 추정할 수 있는 가공의 영역도 포함됨 1. 데이터 (Data)의 정의 (통계적 관점에서) : 변인(Variable)으로부터 관찰된 값 (the observed values of a variable) ※ Variable(변수, 변인) : 모집단 또는 표본이 가진 특성 → X, Y, Z로 각각 표현 The values of the variable (변수값) : 변수가 가질 수 있는 값의 범위 → (ex) student marks (0,100) * ..

바쁘다 바빠 끝이없다 공부 Slack GPT 개발 + 프롬프트 엔지니어링 투입 여태 체크한 것들과 앱개발한 건은 나중에 전체 정리하기로 하고 학습시키는 데이터 개발 생성도 파이썬으로 개발하면 되지만 앱 연동이 우선이니 일단 GoogleSheet에서1차 정제 들어가는 것이 빠르게 삶을 사는 방법 확실히 사내에 활용하기에는 기존 모델 내에 자잘한 유연화에 심어주는 형태가 제일 좋긴 한 것 같다. 세션마다 학습시키는 것은 너무 비효율적이다. GPT를 활용하기 위해서 필수 전제 조건 : OpenAI API Key 획득 https://platform.openai.com/ 가입 후 https://platform.openai.com/account/api-keys 에서 개인 API Key가 있어야 활용 가능하다. (아..