머신러닝 Archives - 6 / 2 페이지

[ChatGPT] Batch API 사용 완벽 가이드(코드 포함): 저렴한 비용과 효율적인 대규모 처리 방법

OpenAI의 Batch API는 동시 다발적인 요청을 처리하면서도 50% 더 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 도구이다. 즉각적인 응답이

오늘은 OpenAI의 새로운 모델 ‘o1’이 출시되고 사용해 볼 수 있도록 업데이트 되어, ‘o1’ 모델 소개 및 사용기 포스트를 작성해보고자 한다.

오늘은 9월 12일에 발표된 OpenAI의 새로운 대형 언어 모델 ‘o1’에 대해 자세히 소개하고자 한다. ‘o1’은 강화 학습을 통해 복잡한 추론

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하여 대화를 생성하는 방법을 소개하고자 한다. 이 포스트는 Python을 사용하여 ChatGPT API Key를 환경 변수를

이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하기 위해 필요한 API 키를 발급받고, 이를 환경 변수에 등록하는 방법을 단계별로 설명하고자 한다. API

머신러닝 모델을 구축할 때, 사용되는 데이터의 유형은 매우 다양할 수 있다. 이 중 하나의 접근법이 바로 “Mixed Data Learning”이다. 이

Retrieval-Augmented Generation(RAG) 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 혁신적인 AI 기술이다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 간단한 RAG 모델을 구현하고, 그

현대의 인공지능(AI) 모델은 사용자 질문에 대한 정확하고 풍부한 답변을 제공하기 위해 끊임없이 발전하고 있다. 그 중 하나의 혁신적인 접근법이 바로

Jupyter Notebook과 Jupyter Lab은 데이터 사이언티스트와 개발자에게 필수적인 도구이다.이들 환경에서는 단축키를 사용하여 생산성을 더욱 극대화할 수 있으므로, 단축키를 정리하여 공유

NumPy는 파이썬에서 과학 계산을 위해 널리 사용되는 라이브러리이다. 그러나 가끔 NumPy를 사용할 때 ValueError: operands could not be broadcast together