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2편 LLM의 중추, 트랜스포머 아키텍처1. 트랜스포머 아키텍처란?트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 "Attention Is All You Need" 논문에서 소개된 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 변화를 가져왔다. 기존의 순차적 처리 방식(RNN, LSTM)과 달리 병렬 연산이 가능하여 학습 속도가 빠르고 성능이 뛰어나다. 트랜스포머의 핵심 개념은 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)이며, 특히 셀프 어텐션(Self-Attention)과 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 활용하여 문맥을 효과적으로 파악한다. 또한, 기본적으로 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지며, 이후 BERT, GPT 등의..

✔ Gpt 입력: 파이썬으로 음식추천 프로그램을 짜줘import random def recommend_food(food_type): food_list = { "한식": ["비빔밥", "불고기", "된장찌개", "김치찌개", "불닭볶음면"], "중식": ["짜장면", "짬뽕", "탕수육", "양장피", "마파두부"], "일식": ["초밥", "라멘", "규카츠", "우동", "텐동"], "양식": ["피자", "스테이크", "파스타", "버거", "샐러드"], "기타": ["치킨", "햄버거", "아이스크림", "팝콘", "토스트"], } recommended_foods = food_list.get(food_type, ["없음"]) recommended_food = random.choice(recommen..

✔ Gpt입력 : 파이썬으로 일상생활에서 많이 쓰는 단어를 암기할 수 있는 프로그램을 짜줘import random # 단어와 뜻을 저장할 사전 word_dictionary = {} def add_word(): word = input("단어를 입력하세요: ").strip().lower() meaning = input(f"'{word}'의 뜻을 입력하세요: ").strip().lower() word_dictionary[word] = meaning print(f"'{word}'가 사전에 추가되었습니다.") def review_words(): if not word_dictionary: print("사전이 비어 있습니다.") return print("단어들을 검토 중...\n") words_to_review = ..

✔ GPT 입력 : 파이썬으로 환율 변환기를 만들어줘 가입이 필요 없는 방식으로 pip install requests ✔ GPT 가 작성한 코드 import requests def get_exchange_rate(base_currency, target_currency): url = f"https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/{base_currency}" response = requests.get(url) data = response.json() return data["rates"].get(target_currency) def currency_converter(amount, base_currency, target_currency): exchange_rate = get_..