전체 글 (22) 썸네일형 리스트형 [Toeic Speaking] - 제이크 토익스피킹/모의고사 2강 답변 정리 본 포스팅은 제이크 토익스피킹님의 시험에 꼭 나오는 모의고사 중 2강을 바탕으로 핵심 내용을 정리한 글입니다. Part 1. 현장감 중요, 중요한 부분 잘 강조해서 읽기 Part 2. Q3. This picture is taken at an office. There are four people wearing casual clothes and suits. In the middle of the picture, a woman is holding a pen, and looking a man in front of her. He is wearing casual clothes. 📍 장소 -> 발표자 2인 묶어 설명 -> 남/여/둘 모두 중 표현 한 문장 -> 오른 쪽 묶어서 설명 +) This picture is.. [Toeic Speaking] - 제이크 토익스피킹/모의고사 1강 답변 정리 본 포스팅은 제이크 토익스피킹님의 시험에 꼭 나오는 모의고사 중 1강을 바탕으로 핵심 내용을 정리한 글입니다. Part 1. 고유명사 : 발음 틀리더라도 자신감있게 발음 Part 2. Q 3. I think this picture is taken in a living room. The first thing I can see from this picture is three people wearing casual clothes. On the left side of this picture, I can see a woman sitting at the table. She is typing something on her laptop. On the right side of this picture, two peopl.. Questioning the Validity of Summarization Datasets and ImprovingTheir Factual Consistency 📍 Abstract 최근 Abstractive Summarization(추상 요약) 시스템이 급속히 발전하면서, 이를 어떻게 정확하게 평가할 것인가에 대한 관심도 높아지고 있다.하지만 요약 task의 정의 자체가 애매모호하며, NLP 분야에서도 명확하고 합의된 기준이 없는 상황이며, 이로 인해 현재 널리 사용되는 많은 요약 데이터셋들은:factual consistency(정확도)를 보장하지 않는다.요약의 기본 조건인 원문 기반 요약이라는 기준조차 충족하지 못하는 경우가 많다.💡 contribution다양한 최신 factual consistency 모델을 활용하여, 기존 데이터셋에서 사실 오류가 포함된 요약 사례를 식별한다.이를 바탕으로 SummFC라는 factual consistency 기반으로 필터.. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 1. 코딩 테스트 출제 경향 분석 및 파이썬 문법 (2) 본 포스팅은 동빈나님의 이코테(이것이코딩테스트다) 중 1강을 바탕으로 핵심 내용을 정리한 글입니다. 🔎 파이썬 문법 ✅ 기본 입출력 º 자주 사용되는 표준 입력 방법- input() : 한 줄의 문자열을 입력받는 함수- map() : 리스트의 모든 원소에 각각 특정한 함수를 적용 ex)#공백을 기준으로 구분된 데이터를 입력 받을 때list(map(int, input().split()))#공백을 기준으로 구분된 데이터의 개수가 많지 않을 때a, b, c = map(int, input().split()) º 빠르게 입력 받기(input의 개수가 받아 입력을 받는 것만으로 많은 시간이 소요되어 시간 초과가 나는 경우 사용해야 한다.) - sys 라이브러리에 정의되어 있는 sys.stdin.readlin.. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 1. 코딩 테스트 출제 경향 분석 및 파이썬 문법 (1) 본 포스팅은 동빈나님의 이코테(이것이코딩테스트다) 중 1강을 바탕으로 핵심 내용을 정리한 글입니다. 📍 2019년 주요 기업 코딩 테스트 유형 카카오 - 카카오 기술 블로그에 이전에 출제 되었던 문제에 대한 설명있다. (기출 문제 풀이 방식 참고 가능) 📍 2018년 주요 기업 코딩 테스트 유형 ✅ 알고리즘 성능 평가 어떤 알고리즘이 있을 때 그 알고리즘을 평가할 수 있는 척도는 다음과 같다. 복잡도1) 시간 복잡도 : 특정 크기의 입력에 대하여 알고리즘의 수행 시간 분석2) 공간 복잡도 : 특정 크기의 입력에 대하여 알고리즘의 메모리 사용량 분석 복잡도가 높다 == 같은 기능을 수행하는 데 더 많은 (시간/메모리)이(가) 필요하다. º 복잡도를 표현하는 방법? 빅오 표기법(Big-O Notatio.. GPT-Neo OpenAI의 GPT 시리즈는 딥러닝 언어 모델의 새로운 지평을 열었다. 특히 GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 갖춘 초대형 모델로, 문장 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등 다양한 작업에서 놀라운 자연어 처리 성능을 보임. 하지만 엄청난 양의 학습 데이터이를 처리할 수 있는 막대한 컴퓨팅 자원 이 필요하기 때문에 일반 연구자나 개발자들이 직접 모델을 재현하거나 학습하는 것은 사실상 불가능🧱 GPT-3의 한계점GPT-3 : 모델 구조나 파라미터 수 공개 🅾️, 모델 자체는 공개 ❎OpenAI는 GPT-3를 API 형태로만 제공 -> 실험, 튜닝 불가🔓 GPT3 오픈 소스 버전 : GPT-Neo & GPT-JEleuther AI는 GPT-3의 오픈소스 버전 모델인 GPT-Neo, GPT-J를 공.. HuggigFace model access OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like meta-llama/Llama -3.1-8B-Instruct is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-m ode'. 📍 Huggingf.. [Python 기초] os.midkr / os.mkdirs out_dir=os.path.dirname(args.out)if not os.path.isdir(out_dir): os.makedirs(out_dir, exist_ok=True) os.mkdir => 단일 폴더 생성os.mkdirs => 하위 폴더까지 모두 생성 output directory path가 aa.json이나 aa.txt와 같이 file 경로를 포함하고 있을 때 aa.json(aa.txt) 이름의 디렉토리가 생성된다. 이를 방지하기 위해 os.path.dirname을 이용해 디렉토리 path만 남기고 makedirs를 하면 된다. 이전 1 2 3 다음
