@@oswin627 무료인 경우도 있지만, 챗지피티를 예로 들자면, 텍스트를 일정단위로 쪼개 놓은 '토큰'이라는 단위를 이용한 요금제를 채택하고 있는데, API를 통해 주고 받은 토큰만큼 종량제로 돈을 가져갑니당
@고길동1
3 ай бұрын
@@oswin627 api 운용하는 사이트에 회원가입하면 결제 청구서가 날아가는 id 주소를 받는데 이게 api 키에요. 대충 개발자들이 활용 가능한 카드번호 올려놨다고 보면 됨.
@hoonO50824
3 ай бұрын
4:16 그러니까 이걸 쓰면 코딩애플님이랑 무료로 1:1 팬미팅을 할 수 있다는거죠?
@user-ss9vx1uw6d
3 ай бұрын
ㅋㅋ 자기거 쓰면 고소한대 ㅋㅋ
@user-ti3fn3ot8j
3 ай бұрын
엌ㅋㅋㅋ 선택적 1:1 팬미팅
@hyo_han
3 ай бұрын
맞긴한데 돈이 좀 많이 나가고 화가난 표정으로 오십니다
@user-tm2mk3jz9f
3 ай бұрын
법원에서 가능하시다고 하네요~
@3ae992
3 ай бұрын
이게 개발자 식 팬미팅이지 ㅋㅋㅋㅋ
@user-uf7xg6td3f
3 ай бұрын
이양반 좋은점 다른유튜버:이런걸 할 수 있어요! 신기하죠? 코딩사과:이런걸 할 수 있습니다. 그래서 직접 만들어보면 이렇게 되구요. 이런식으로 만드시면 되는 거구요
@user-di2rm5lp6y
3 ай бұрын
코딩은 안할건데 이상하게 계속보게되는채널
@_sharvet
3 ай бұрын
2:47 "우리 같은 사람들"
@necklinemangdoong
3 ай бұрын
애드미 꼴잘알 개추
@user-gz2wb5nz3y
3 ай бұрын
이거보고 울었다
@min1874
3 ай бұрын
우리.. 라고 했다..
@user-gi5hw3lk7c
3 ай бұрын
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@fsh45f
3 ай бұрын
= ship ducks
@Pythonista_LAO
3 ай бұрын
w2v를 필두로 영상에 소개된 vectorization 접근 방식이 한동안 핫했죠. 되게 유용하긴 한데 이런저런 한계점도 있습니다. 예를 들어서, - 너 참 잘 생겼다 vs 너 참 멋지다 - 너 참 잘 생겼다 vs 너 참 못 생겼다 이렇게 비교하면 뒤쪽 페어의 유사도가 더 높다고 판정해버리는 식입니다. 임베딩 자체가 기본적으로 언어의 의미보다도 문법적 구조에 영향을 많이 받는 편이라... 그래도 LLM에 쓰이는 대규모 데이터셋으로 훈련한 모델을 API 딸깍하면 쓸 수 있다는건 되게 편리하고 유용한 것 같네요.
@user-vs9rv9uo2t
3 ай бұрын
그럼 요새는 뭐가 핫해요?? (진짜모름)
@honehan-yh3fj
3 ай бұрын
Tf프사는 믿음이지
@zeroday1469
3 ай бұрын
@@user-vs9rv9uo2t word2vec은 나온지 오래된 전통적인 방법이라서.. 요즘은 transformer 모델이 대세인 것 같네요. BERT나 GPT 같은 유명한 모델들이 모두 이 기반입니다.
@sanghoonahn5410
3 ай бұрын
임베딩이 문법구조에 영향을 받던건 호랑이 담배피던 시절 얘기고 요즘은 의미를 잘 추출합니다
요즘 벡터임베딩이 확 떠서 저같이 프로젝트 하시는분들이 많아지고 있고요, 밥통 뺏길까봐 걱정되네요 빨리 저도 AI 여친 하나 만들어야겠네요
@하돌
3 ай бұрын
3:29 파일 이름이 엄베딩ㅋㅋㅋㅋ
@joonivwazil
3 ай бұрын
어떻게 파일 이름이 엄베딩ㅋㅋㅋ
@SungJuYea
3 ай бұрын
영상에서는 임베딩 원리만 다루는 것처럼 보이지만 상품 등 커스터마이즈 된 데이터를 애드온처럼 LLM에 붙여주는 생성 방식을 RAG(Retrieval Augmented Generation)라고 합니다. Langchain이나 LlamaIndex 같은 프레임워크가 이미 나와있어서 다들 한 번 보시는건 어떨까 싶네요.
@user-rm1uo5wk2w
3 ай бұрын
불과 5년 전에는 박사님들과 싸워가면 임베디드로 유사도 거리를 구현해서 유사도 거리를 구현했었는데, 지금은 당연하다는 듯이 벡터 DB 등이 등장하는 거를 보면 발전이 빠른게 느껴지네요. 당시 논문을 쓰자고 했지만, 회사에서는 특허 내겠다고 해서 내긴 했는데, 특허는 그다지 유용하지 않았던 것은 덤... 참고 cos 거리는 각도라기보다는 다차원 벡터들간 거리 혹은 유사도에 더 가깝습니다.
@먹방의황제는조강현
3 ай бұрын
수상할정도로 십덕 게임을 잘 아는 개발자...
@user-rc4wx4dv1g
2 ай бұрын
(개발자가 십덕 게임을 잘 아는 것은 전혀 수상하지 않다.)
@mimaro7
3 ай бұрын
0:16 poopupㅋㅋㅋㅋ
@it_Is_A_wONdErFUL_liFe
3 ай бұрын
API키 올려놓고 쓰는 놈 고소하기! 금전 파이프라인 만들기까지 알려주는 코딩채널 미쳣다
@kd-1911
3 ай бұрын
상남자특 : 개인API 안가림
@gren3637
2 ай бұрын
ㅈㄴ 웃김ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅌ
@bayer4937
3 ай бұрын
유일하게 쉴때봐도 스트레스 안받는 코딩유투버
@meow-kim
3 ай бұрын
ㅇㅈ
@kms0218
3 ай бұрын
2:38 수상할 정도로 정감이 많이 가는 개발자…
@minduk2
3 ай бұрын
요새 python으로 랭체인으로 머리 싸메고 있는데, 임베딩을 이리 사용할 생각은 못해봤네요.. ㅎㅎ RAG도 한번 다루어 주세용.. 아니면 랭체인이나 AI관련 강의를 준비하는 것은 힘들겠죠?? ㅎㅎ
@user-kq1de9ef2t
3 ай бұрын
RAG도입 하며 글로 정리 하려했는데 영상으로 나와버렸군요 ㅋㅋㅋ 요즘은 진짜 임베딩도 딸깍으로 되고 무료로 몽고db만써도 vector search가 기본으로 제공되어서 ㄹㅇ 딸깍 가능
@user-mn1zx4ts5y
3 ай бұрын
영상에잇는 토큰으로 운영 환경에 추천서비스 적용했슴니다 덕분에 비용절감햇슴니다 감사합니다 개추드립니다
@brandlee5089
3 ай бұрын
놀랄일도 아닌게 중학생이 불법 도박 사이트 총책으로 프로그램 만들고 운영까지 하면서 고등학생, 대학생들로 파트타임으로 고용하던데... (며칠 전 뉴스 기사) 7세는 뭐 저정돈 하는게 대한민국이지ㅋ 잘 봤어요❤
@chanyong
3 ай бұрын
ㅋㅋ 그런거 다 직접만드는거아님
@teramuch
3 ай бұрын
정말 간단하게 잘 설명을 해주시네요 ㅎ 좋아요!
@whatareyoulookingat4945
3 ай бұрын
나 7살인데 저거 맞다
@rbd8191
15 күн бұрын
나 6살인데 내년에 하려고 준비 중
@yourvaluabletime
3 ай бұрын
아직은 넘사벽인데, 너무 시원시원해서 좋네요~
@dingsu
3 ай бұрын
근데 이거 직접 훈련시키는것도 그렇게 안힘듬 word2vec sen2vec 이런 개념이 최근에 만들어진게 아니라 11년 전부터 쭉 컨셉이 이어진거라 훈련시키는것도 라이브러리 널렸고, 모델들도 널림ㅋㅋ 리소스도 토큰들이 작다보니 그렇게 심하게 요구되지도 않고.. 한 3년전에 내 개인pc로도 했으니...
@mick1060
3 ай бұрын
7살도 이걸 한다라.... 응애!
@1000sh
3 ай бұрын
ㅋㅋㅋ 뭔가 동작은 하는데 왜 되는지 설명하긴 힘든 임베딩 뭔가 될거란 믿음이 필요함
@MrSong-yx8pf
3 ай бұрын
형 니케 열심히하는구나... 근데 키값 쌩으로 보여주는건 너무 상남자식이 아닌지 ㄷ....
@ZeRelic
3 ай бұрын
@@user-rk3lr3xg8zWls
@kimmayday7
3 ай бұрын
개인api키만 기억에 남네
@user-hw2in1pn6r
3 ай бұрын
Open ai는 ai계의 프로메테우스임.... 모든걸 api로 만들어서 ai모르는 사람도 재미나게 놀게 해줌
@forwaitfor
3 ай бұрын
일하기 싫을때 일 작게 쪼개는 방법같은거 아님 타이머 놓고 짧게 일하고 놀고 일하고 하는등 뭐 그런 팁좀 알려주세요. 일하기가 너무 싫어요 먹고는 살아야 하는데 아아아아.... Trello 에 Backlog, Todo, Ready, Doing, .... 등을 만들어놓고 todo ready doing 이 계속 늘어만가는중... ㅜㅠ
@alreadydidthat
3 ай бұрын
배운거 없는 멍청한 고3. 코딩 못하지만 계속 본다 코딩 할 시간도 없다. 그래도 본다
@korcandoit
3 ай бұрын
유사한것을 찾는게 어찌보면 어느정도 카테고리가 정해져놔 있어야 가능할거같은데요..
@user-rj2tr8eu5i
2 ай бұрын
2:40 나작스게임이던가 그거 생각난다
@Qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm1770
3 ай бұрын
올리자마자 개처럼 달려왔다......
@soundsgood1746
3 ай бұрын
사람처럼 걷도록 하세요
@user-yk3yj8ok7j
3 ай бұрын
@@soundsgood1746넹
@rheometree7845
3 ай бұрын
짐승 그 자체
@5pentafive15
3 ай бұрын
올리자마자 O(nlogn) 속도로 달려왔다
@kimyj68
3 ай бұрын
굿보이
@요를레이
3 ай бұрын
오늘 시험보는 내용 개꿀띠
@instructor-young
3 ай бұрын
항상 정말 유용해요 ㅎㅎ 감사합니다!
@iyj9152
3 ай бұрын
02:47 우리 같은 사람들은 여자랑 카톡을 할 기회가 없기 때문에 이런거 굉장히 만족스럽구요 _(:3 」∠ )_
@jeonghoonpark807
3 ай бұрын
임베딩 이야기 할거면 엘라스틱 서치 이야기도 이어서 해주실 수 있을까요?
@user-ot6rr1tz8u
3 ай бұрын
input에 한글 보내면 400에러 나는데 한글은 변환해줘야하나요 ?
@dhdjdj6309
3 ай бұрын
와 Elk cfmf 에 2년투자했는데 저는망한건가요? 내인생 automl도 구매했는데 내인생!!! (저자는 웹팩을 전문적이게 공부하다 ㅈ된적이 있습니다 한 1년했습니다.) 오타수정은 elk 도 잘안돼서 슬펐는데 너무좋네요 ㅈ네요
@jaehoon2
3 ай бұрын
코딩애플님 보여주신 키 값 Incorrect API key라고 나옵니다.
@siz3957
3 ай бұрын
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ아니 이렇게 행복하게 API키 오픈해두실줄은ㅋㅋㅋㅋㅋ
@Funzinnu
3 ай бұрын
4:16 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@abloh123
3 ай бұрын
코딩애플님 api key맛있네요
@user-qd2gw3vj2o
3 ай бұрын
궁금한게 임베딩 모델도 학습이나 튜닝이 가능한가요?
@rollercoaster1
3 ай бұрын
5:23 건고한 명품 독일 침대
@JY_Coding
3 ай бұрын
안녕하세요 7살입니다. 덕분에 쌈@뽕한 웹사이트를 만들었습니다. 감사합니다.
@flyingturtleyay
2 ай бұрын
벡터로 유사도 검색하면 속도가 느려진다거나 하는 단점은 없나요?
@포포이
3 ай бұрын
그러니까 요즘 관심 있는게 2:37 라는거죠?
@user-xa2be3nr7y
3 ай бұрын
4:13 토큰 잘 쓸게요 ^^
@Boyangsic
3 ай бұрын
헉!!!!!!
@inis-chan
3 ай бұрын
코딩애플님 저 궁금한게 하나 있어 댓글 드립니다.. 웹 게임(html5)은 소스가 노출되어 있어 변조에 쉬울 것 같은데, 서버에서 어떤 방어로직을 통해 막는것이 획기적일까요,, 아니면 다른 툴 ? 이런 것들도 있을까요?
@Jinseo1905
3 ай бұрын
백엔드가 무난하긴 하죠
@codingapple
3 ай бұрын
서버에서 이상한요청 거르기 + 계속 모니터링하는 수 밖에 없을듯요
@vincentlee1459
3 ай бұрын
js 난독화요... 난독화 기능중에 도메인 락 & 코드 무결성 체크 기능 있어요... 어차피 뚫는 놈들은 다 뚫겠지만... 그래도 대충 들어와서 쓱 긁어가는 놈들 1차적인 방어는 가능합니다.
@user-ym1wr8vk3p
3 ай бұрын
이제 임베딩까지 수면으로 오는군요. 넘 좋네요
@user-yd8ne5uw1m
3 ай бұрын
이 영상을 보고 카톡 999++ 쌓고사는 알파메일 됐습니다 감사합니다
@user-wi7jd5zc1p
3 ай бұрын
이 사람 재밌네
@ydj-852
3 ай бұрын
코딩 전문가 쩔템같네
@wkdgnsgo
3 ай бұрын
상남자특: 자기 API Key 온라인에 공개함
@SleepyWinterClacks
3 ай бұрын
임베딩 값이 비슷한 질문과 답변 예시입니다 2:50 "무슨일이야 애드미?" - "니애미"
@zihasoo
3 ай бұрын
이거 왜 봤던거같지? 고딩때 봤는데 지금 군대에서 보고있네 ㅋㅋㅋㅋ
@lee-qn7cs
3 ай бұрын
2:14 방향이 같아도 멀리 떨어진 단어면 어떡하죠?
@user-wv1sl3ln2f
3 ай бұрын
코사인 유사도는 거리 그런거 관련 없습니다 방향 사이의 각도만 판단해요
@TheAwaofficial
3 ай бұрын
@@user-wv1sl3ln2f 코사인 유사도가 높아도 거리가 먼 단어면 어떻게 되냐는 질문 아님?!
@user-wv1sl3ln2f
3 ай бұрын
@@TheAwaofficial 맞긴 한데요, 코사인 유사도는 두 벡터 사이의 거리와 정말로 아무런 관련이 없습니다. 쉽게 설명하자면 코사인 유사도를 계산하는 과정에는 두 벡터의 크기를 1로 만드는, 다시 말해 벡터가 반지름의 길이가 1인 원 위에 놓이도록 하는 과정이 포함되기 때문이라고 보시면 됩니다.
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