안녕하세요. 소나에요🙋🏻‍♀️ ChatGPT가 등장하면서 LLM에 대한 관심이 높아졌어요, LLM에 대해 알아보아요. 🧑🏻‍💻LLM(Large Language Model)이란? LLM, 즉 대규모 언어 모델은 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 모델이에요. 이 모델은 주로 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있어요. LLM은 수십억에서 수조 개에 이르는 파라미터를 통해 텍스트 데이터의 패턴과 의미를 학습해요. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4, Google의 BERT 등이 있어요. 🧠LLM의 학습 과정 데이터 수집: 다양한 출처로부터 대규모의 텍스트 데이터를 수집해요. 모델 학습: 수집된 데이터를 이용해 모델을 학습시켜요. 이 과정에서 모델은 텍스트의 패턴, 문법, 의미 등을 학습해요. 파인튜닝: 특정 작업에 맞춰 모델을 추가로 학습시켜 성능을 최적화해요. ⭐LLM의 주요 특징 언어 이해 능력: 대규모 데이터 학습을 통해 언어의 미묘한 차이와 복잡한 구조를 이해해요. 다양한 응용 분야: 번역, 요약, 텍스트 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있어요. 높은 정확도: 대규모 파라미터를 통해 높은 정확도와 정밀도를 자랑해요. 다음 Part 2에서는 LLM모델의 중요성에 대해 소개해 드릴게요🥰

안녕하세요. 소나에요🙋🏻‍♂️ Ms Copilot에서 사용할 수 있는 고급 기능과 그리고 미래 전망에 대해 소개해 드릴 1. 고급 기능 소개 Copilot은 복잡한 알고리즘 구현 지원과 데이터 분석 코드 작성 보조와 같은 고급 기능을 제공해요 예시: 복잡한 알고리즘 구현 퀵 정렬 알고리즘 코드 예시: 데이터 분석 코드 작성 2. 커스터마이징과 확장성 Copilot의 설정을 커스터마이징하여 자신의 필요에 맞게 사용할 수 있어요. 사용자 정의 템플릿 및 코드 스타일을 설정하여 회사 내부 코드 스타일에 맞출 수 있엉ㅎ 예시: 회사 내부 코드 스타일에 맞춘 커스터마이징 3. AI와 코딩의 미래 AI가 코딩의 미래에 미칠 영향에 대해 알려드릴게요 AI 기반 코드 리뷰: AI가 자동으로 코드 리뷰를 수행하고, 잠재적인 버그나 개선 사항을 제안할 수 있어요 자동화된 테스트 생성: AI가 테스트 케이스를 자동으로 생성하여 코드의 안정성을 높일 수 있어요 지속적인 학습과 개선: AI는 지속적으로 학습하여 개발자의 코딩 스타일과 선호도를 반영한 맞춤형 제안을 제공해요 4. 실제 사례 연구 Copilot을 도입하여 성공한 회사들의 사례를 살펴보아요🤔 사례 1: 스타트업 배경: 스타트업에서 빠른 프로토타입 개발이 필요할 때 제한된 개발 인력과 시간으로 효율적인 개발을 할 때. Copilot을 도입하여 코드 작성과 테스트 자동화를 통해 개발 속도를 크게 향상 시킬 수 있어요, 빠르게 업무를 진행해야하는 스타트업에서 Copilot을 도입한다면 제품 출시 시간을 단축하고, 코드 품질을 높일 수 있어요 사례 2: 금융 회사