반응형 AI/DeepLearning3 Chain-of-Tools: LLM이 처음 보는 도구도 척척 활용하는 기술 (Chain-of-Tools: Utilizing Massive Unseen Tools in the CoT Reasoning of Frozen Language Models) 한눈에 보는 Chain-of-ToolsChain-of-Tools(CoTools)는 대규모 언어 모델(LLM)이 학습하지 않은 도구까지 자유롭게 활용할 수 있게 하는 혁신적인 방법입니다. 기존의 도구 학습 방식과 달리, 언어 모델을 동결(frozen)한 상태로 유지하면서도 수천 개의 다양한 도구를 효과적으로 선택하고 활용할 수 있는 기술입니다. 마치 처음 보는 앱이나 웹사이트를 직관적으로 사용할 수 있는 것처럼, Chain-of-Tools는 LLM이 처음 접하는 도구도 그 설명만 보고 적절하게 활용할 수 있게 해줍니다. 더 나아가 이 기술은 LLM의 본래 추론 능력을 해치지 않으면서도 외부 도구의 힘을 빌릴 수 있게 하는 균형을 실현했습니다.왜 Chain-of-Tools가 중요한가?최근 다양한 외부 도구와.. 2025. 3. 26. DNN 회귀 모델 스크레치 구현 및 역전파 완전 정리로 빠르게 복습하기 1. 개요본 글에서는 Python으로 딥러닝 기반 회귀 모델을 스크래치로 구현하고, 역전파 과정에서 발생하는 수식을 체계적으로 정리한다. 특히, 체인룰(Chain Rule)에 따라 손실 함수, 출력층 및 은닉층에서의 기울기 계산이 어떤 논리로 이루어지는지 명확히 설명한다. 가중치와 편향의 미분이 어떻게 전개되는지, 행렬 미분에서 전치 연산이 필요한 이유를 포함해 완벽하게 이해하는 것을 목표로 한다.2. 회귀 모델 구조 및 데이터 생성기본적인 회귀 문제는 다음과 같은 3차 다항식을 따르는 데이터셋을 생성하는 것으로 시작한다.import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성np.random.seed(42)X = np.random.rand(100, 1) *.. 2025. 3. 24. [DL] Transformer 코드로 공부하기 Transformer를 코드로 이해해보기 위해 작성한 포스팅이다.파이토치에 이미 nn.Transformer로 구현되어있지만사용하지 않고 직접 Pytorch Layer들로 구현하고자 한다.학습 데이터한국어 챗봇 훈련용 대화 데이터셋으로자주 사용되는 ChatbotData.csv를학습용 데이터로 사용하고자 한다.import urllib.requestimport pandas as pdurllib.request.urlretrieve("https://raw.githubusercontent.com/songys/Chatbot_data/master/ChatbotData.csv", filename="ChatBotData.csv")data_df = pd.read_csv('ChatBotData.csv')data_df.head.. 2025. 3. 15. 이전 1 다음 반응형
