전체 글141 chatgpt와 함께 telegram-bot 개발하기(가계부 봇) 1 chatgpt와 함께 telegram-bot 개발하기(가계부 봇) 1 (현재글) chatgpt와 함께 telegram-bot 개발하기(가계부 봇) 2 chatgpt와 함께 telegram-bot 개발하기(가계부 봇) 3 telegram으로 봇을 개발해 본 적이 없는 개발자가 집에서 사용할 간단한 봇을 개발하려고 할 때 어떻게 시작할 수 있을까? 보통이라면 이런 순서로 할 것 같다. 1. "telegram으로 봇 만들기"를 검색한다. 2. 검색 결과를 하나씩 살펴보면서, 어떻게 개발할 수 있는지 익힌다. 3. 이 과정에서 필요한 패키지도 설치해보고, 실행해보면서 시행착오를 거친다. 4. 1-3 과정을 반복하면서 봇을 완성한다. 개발 난이도가 높다면 오랜 시간이 걸린다. 그렇다면, chatgpt를 사용할 때.. 2023. 7. 5. ReAct Ⅱ 이번 글은 지난 ReAct 글을 좀 더 자세하게 정리한 글입니다. https://hexists.tistory.com/252 ReAct ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models https://ai.googleblog.com/2022/11/react-synergizing-reasoning-and-acting.html ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Posted by Shunyu Yao, Student Researcher, and Yuan Cao, Rese hexists.tistory.com 논문을 단락별로 3줄 요약 형식으로 정리해봅니다. DeepL을 사용해서 번역했습니다.. 2023. 6. 16. ReAct ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models https://ai.googleblog.com/2022/11/react-synergizing-reasoning-and-acting.html ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Posted by Shunyu Yao, Student Researcher, and Yuan Cao, Research Scientist, Google Research, Brain Team --> Recent advances have expanded the applicability of language models (LM) to downstream tasks. O.. 2023. 5. 31. MLM vs CLM Maksed Language Model(MLM) vs Casual Language Model(CLM) https://towardsdatascience.com/understanding-masked-language-models-mlm-and-causal-language-models-clm-in-nlp-194c15f56a5 Understanding Masked Language Models (MLM) and Causal Language Models (CLM) in NLP Language Models in NLP (Visuals and Examples) towardsdatascience.com 위 링크를 바탕으로 정리한 내용입니다. 1. Maksed Language Model(MLM) - bidirectional.. 2023. 4. 20. 이전 1 2 3 4 5 ··· 36 다음
