LLM 프로젝트의 라이프사이클을 따라 흐름을 파악하기에 좋은 개괄 강의
어떻게 프롬프트 결과물을 평가하지? 이 의문을 Text-to-Image 분야에서 발 빠르게 해결한 논문이 있습니다
DeepLearning.AI의 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 강의를 정리하고 회고를 겸한 고토 히토리 봇만들기 실습 (사심가득)
텍스트 요약하기, 추론하기, 수정하기, 확장하기, 그리고 temperature로 생성 텍스트 다양성 수정하기
귀찮을 수도 있지만 매우 중요한 (에러 분석 - 프롬프트 수정)의 반복 작업
GPT-1 부터 시작해보자. 오리지널 논문 읽기
주요 컨퍼런스들 워크샵들 둘러보면 종종 재밌고 신기한 주제의 워크샵들을 볼 수 있는데 (특히 1회차 워크샵들) 서치하다가 LREC 2022에서 게임이나 게이미피케이션 쪽에서 NLP 주제들을 발굴한 워크샵이 있어서 둘러보았다
2022년도 스토리 제너레이션 스터디 소개와 리딩리스트와 간단한 회고
긍정심리학 NLP도 할 수 있읍니다