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Data & Programming81

[ChatGPT] 챗GPT 대화 생성을 위한 모델 아키텍처 [ChatGPT] 챗GPT 대화 생성을 위한 모델 아키텍처 대화 생성은 인공지능 모델을 사용하여 자연스러운 대화를 생성하는 과정을 말합니다. 이번 글에서는 대화 생성을 위한 일반적인 모델 아키텍처를 살펴보겠습니다. ■ 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 아키텍처 인코더-디코더 아키텍처는 시퀀스-투-시퀀스(SEQ2SEQ, sequence-to-sequence) 모델링에 사용되는 신경망 아키텍처로,대화 생성에 널리 사용되는 모델 구조입니다. 이 아키텍처는 두 개의 주요 구성요소가 있습니다. 인코더와 디코더. 인코더는 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터로 변환하는 역할을 합니다. 이 벡터는 입력 시퀀스의 정보를 압축하여 나타내며, 컨텍스트 벡터라고도 합니다. 즉, 입력 문장을 임베딩하여 의미를 인코딩하.. 2023. 6. 25.
[ChatGPT] 챗GPT 작동 방식 [ChatGPT] 챗GPT 작동 방식 ChatGPT는 최신 대화형 모델로, 사용자와의 자연스러운 대화를 생성하는 능력으로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 ChatGPT가 어떻게 작동하는지를 살펴보겠습니다. ■ 사전 훈련(Pre-training) ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련됩니다. 예를 들어, 웹 페이지, 책, 뉴스 기사 등 다양한 소스에서 수집된 텍스트 데이터를 사용하여 언어 모델을 사전 훈련합니다. 이 과정에서 ChatGPT는 문장의 패턴, 단어 간의 관계, 문맥을 파악하는 등의 언어 이해 능력을 갖추게 됩니다. ※ GPT-3.5는 약 570GB의 데이터(인터넷에서 수집된 다양한 소스의 텍스트 포함)를 사용하여 학습되었고, GPT-4는 GPT-3.5보다 약 2.5배 더 많은 약 .. 2023. 6. 25.
[ChatGPT] 챗GPT와 GPT의 차이 및 대화형 모델의 특징 [ChatGPT] 챗GPT와 GPT의 차이 및 대화형 모델의 특징 ChatGPT와 GPT의 차이와 대화형 모델의 특징에 대해 자세히 알아보려고 합니다. ChatGPT는 최근에 개발된 대화형 모델로, 기존의 GPT와는 어떤 차이가 있는지 알아보고, 대화형 모델의 특징을 설명하겠습니다. ■ ChatGPT와 GPT의 차이 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 텍스트 생성 작업에 주로 사용되는 언어 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 문장의 흐름과 문맥을 이해하고, 다음 단어를 예측하는 능력을 갖추게 됩니다. 이러한 특징으로 GPT는 문장 생성, 기계 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다. GPT-3는 기존 AI 언어 모델들보다 더 많은 데이.. 2023. 6. 25.
[ChatGPT] 챗GPT 소개 : 대화형 인공지능 언어 모델의 미래 [ChatGPT] 챗GPT 소개 : 대화형 인공지능 언어 모델의 미래 오늘은 인공지능의 한 분야인 대화형 인공지능 언어 모델인 ChatGPT에 대해 알아보려고 합니다. ChatGPT는 최근에 개발된 혁신적인 모델로, 자연어 처리 분야에서 많은 주목을 받고 있는데요. 이 블로그에서는 ChatGPT의 개요와 기본 개념을 소개하고, 이 모델의 미래에 대해 알아보도록 하겠습니다. ■ ChatGPT란 무엇인가요? ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대화형 인공지능 언어 모델입니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 변형으로, 사용자와의 대화를 위해 특별히 훈련되었습니다. ChatGPT는 말 그대로 대화를 나누는 상호작용을 가능하게 하며, 사용자의 질문에 대답하고 유용.. 2023. 6. 25.
[Oracle-오류] ORA-01861 literal does not match format string (리터럴이 형식 문자열과 일치하지 않음) [Oracle-오류] ORA-01861 literal does not match format string (리터럴이 형식 문자열과 일치하지 않음) ■ 문제발생 : ORA-01861 literal does not match format string ORA-01861 리터럴이 형식 문자열과 일치하지 않습니다 ORA-01861 문자열이 포맷 문자열에 맞지 않습니다 - 오라클 Select시 간혹 Orange나 Toad 툴에서는 아무런 이상없이 데이터가 잘 조회되는데, 프로그램상에서 SQLIO 호출시 ORA-01816 에러가 나는 경우가 있다. ■ 문제원인 : 이 에러는 보통 날짜, 즉 컬럼의 형식이 DATE인데 STRING으로 비교하려거나 조건을 주려할 때 발생한다. ■ 문제해결 : String을 date형으로.. 2017. 4. 3.
[오라클-팁] Oracle 날짜/요일/주/월 계산하기 [Oracle-TIP] 날짜, 요일, 주, 월 구하기 가끔 사용하지만, 할때마다 깜빡여서 정리해놓음. --당월의 첫 날짜 SELECT TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE,'MM'),'YYYYMMDD') FROM DUAL; --당월 마지막 날짜 SELECT TO_CHAR(LAST_DAY(SYSDATE), 'YYYYMMDD') FROM DUAL; --전월 마지막 날짜 SELECT TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE,'MM')-1,'YYYYMMDD') FROM DUAL; --요일 (1=일 ~ 7=토) SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'D') FROM DUAL; --요일 (한글로 출력) SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'DY') FROM DUAL; --//월 SELECT TO_CHA.. 2017. 2. 6.
[오류] ORA-20000: ORU-10027: buffer overflow, limit of 20000 bytes ORA-06512: "SYS.DBMS_OUTPUT" 당행의 코어뱅킹은 정책상 오라클 프로시저를 제한하고 있으나, 오래전 위성시스템에서 프로시저를 돌릴때, 발생했던 오류 이다. ■ 문제발생 : ORA-20000: ORU-10027: buffer overflow, limit of 20000 bytes ORA-06512: "SYS.DBMS_OUTPUT" ■ 문제원인 : 이 구문은 오라클은 해당 처리 내용을 화면이나 버퍼로 출력하는데, 너무 많은 내용을 출력하다 보면 한정된 메모리 사용량을 벗어나서 오버 플로우를 일으키는 것이다. ■ 문제해결 : 버퍼의 메모리 사이즈를 늘려주는 명령문을 사용하거나 프로시저 내에 DBMS_OUTPUT.PUT_LINE 명령문을 삭제하는 것이다. □ 해결예시 DECLARE I_STD_YM VARCHAR2(200); I_REWD_GB .. 2017. 2. 2.
[관리] Oracle 프로세스 확인방법 오라클 프로세스 확인방법 1. 오라클 프로세스가 제대로 떠있는지 확인한다. 유닉스 계열의 경우 ps aux 또는 ps -ef를 이용하여 현재 돌아가고 있는 프로세스를 확인할 수 있다. ora_pmon_ ora_dbw0_ ora_lgwr_ ora_ckpt_ ora_smon_ ora_reco_ ora_s000_ ----------------------------------------------------------------------------------- [TEST:/home/xxxxxxxx]ps -ef | grep ora xxxxxxxx 6092 5257 0 13:30:01 pts/5 0:00 grep ora xxxxxxxx 1176 1 0 9월 21 ? 87:35 ora_lgwr_XXXDB xxxxx.. 2017. 2. 1.
[Cobol] 코볼(Cobol) 도움말 파일 (.chm) 이 첨부파일은 내가 2003년 S은행에 입사후 신입사원때 레퍼런스로 만들었던 자료이다. 벌써 13년이.. 2003년 S은행의 전산정보부에 입사후 은행업무의 기반이 되는 수신업무를 맡게 되었다. 계정계 프로그램을 처음 접했을 때, 프로그램이 코볼이라 많이 낯설기만 했다. 대학에서도 배운적이 없고, 관련 서적도 찾기 힘들어 내가 직접 만들어 보기로 했다. 지금은 은행에서도 코볼을 쓰고 있는 곳은 거의 없으나, 제조업에서는 아직도 쓰고 있는곳이 있는 것으로 알고있다. 파일용량이 작고 윈도우 자체 도움말형식인 .chm파일이므로 가볍다. 코볼 언어를 처음 접하는 사람이 참고하면 좋을 듯 하다. 생각보다 제작 시간이 많이 소요 되어, 많은 것을 담지는 못했다. 그 당시 코볼을 접해보지 못한 후배들을 위해 만들었고,.. 2017. 1. 31.
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