studyLog. AI/공통2 허깅페이스(Hugging Face)에 대해 알아보자. 허깅페이스가 무엇인지는 이미 다른 분들이 너무 잘 정리해주셨으니 ! 그것을 보도록 하시고 ! 본 글에서는 내가 (허깅페이스를 대강 알던 시절) 궁금했던 내용들을 중심으로 정리해보도록 하겠다. 1. 모델의 원본 소스코드를 확인할 수 있는가? 일반적으로 많이 사용하는 transformers 라이브러리에 구현되어 있는 유명한 모델들은 이를 구현한 원본 소스코드가 허깅페이스 깃허브에 올라와있다. 하지만 허깅페이스 사용자들이 직접 pre-training하거나 fine-tuning한 모델들은 깃허브처럼 모든 모델의 소스코드는 확인할 수 없다. (파일이 올라와있기는한데 .py 나 .ipynb 파일이 아니라 대부분 .json 확장자의 config 파일이다.) 해당 사용자가 깃허브 링크를 올려주지 않는 이상, 모델 카드.. 2023. 7. 14. ML/DL 스터디 1주차 정리 *개발학회에서 진행한 머신러닝/딥러닝 기초 스터디 내용을 정리한 글입니다. 인공지능이란 무엇인가 인공지능-머신러닝-딥러닝 사이의 관계는 다음과 같다. 딥러닝은 비교적 최근에 급발전한 기술이다. (지금 듣고 있는 학부 NLP 수업에서 딥러닝 모델을 많이 다루는데, 이를 이해하기 위해 혼자 열심히 공부중이다. 너무 어렵다.) What is Rule-base AI? 인공지능 혹은 AI 라는 단어를 들었을 때, 다들 굉장히 그것이 복잡하다고 생각한다. (나 또한 그랬다.) 인공신경망 같은 경우 깊은 레이어를 쌓아 학습시킨다는가, 그런데 사실, 원래 고전의 AI는 Rule-based 였다. 이를 활용해서 과거에는 의사를 대체하려는 시도도 많았다. 예를 들어, 특정 증상들에 대한 정보 및 진단 RULE 을 학습시켰.. 2023. 4. 6. 이전 1 다음 반응형
