대학일기

《대학물리학》 10판 개정판(북스힐) 330페이지에 실린 유레카 문제를 OpenAI Playground에서 풀어보았다.(위키북스에서 출간 예정인 《OpenAI, 구글 Gemini, 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발》 2장에 이 페이지 https://ac.ychoi.kr/242를 소개하려고 한다.) gpt-4o-mini 및 gpt-4o프롬프트시스템 지침(System instructions):다음 물리학 문제의 풀이 과정을 알려주세요. 사용자(User):왕으로부터 왕관이 순금인지 판별해 달라는 요청을 받은 아르키메데스는 이 문제를 해결하기 위하여 왕관의 무게를 공기 중과 물속에서 측정하였다. 이때 공기 중에서는 7.84 N이었고, 물속에서는 6.84 N이었다고 하자. 아르키메데스는 ..

학과장님께서 우리 프로젝트 팀에 KAIST 방산 특화 드론 연구소 산학협력 공개 강좌가 있다고 소개하고 지원해 주셔서, 참가 신청을 해서 지도교수님 및 팀원들과 함께 다녀왔다. 제목이 “첨단 드론의 AI 활용실습“인데, 막상 뚜껑을 열어보니 공동 주관하는 실용인공지능협회(PAIA)라는 곳에서 오신 분들이 수업을 했다. 그리고 재능대학교 김명호 교수님이 개발하신 Image Wonder라는 노코드 AI 이미지 분류 도구를 활용해 쉽고 빠르게 이미지를 분류하는 법을 배우고 실습하며 경쟁하는 데 대부분의 시간이 할애됐다. 물론 드론으로 촬영한 영상의 이미지 분류에 활용할 수 있으니 주제와 완전히 동떨어진 내용은 아니지만, 그렇다고 드론에 특화된 수업은 아니었다. 그래도 이미지 분류에 관해 단시간 내에 배울 수 ..

작년에 수강한 드론과 인공지능 수업에서 Tello EDU로 실습했고, 요즘에 몇몇 학생이 모여서 진행하는 프로젝트에서도 사용하고 있다. 어제는 Tello EDU 두 대를 동시에 띄우려고 시도했는데, 각 기체를 서로 다른 컴퓨터에 연결해 개별적으로 조작하는 방식으로 했었다.아직 군집 비행이 주된 목표는 아니지만, 나중에 다시 시도하고 싶을 수 있으므로 따로 조사했다. Ryze의 교육용 드론인 Tello는 세 가지 모델이 있다.TelloTello EDU: 미션 패드 사용 가능, 군집 비행 가능, 프로그래밍(Scratch, Swift, Python 2)Robomaster TT(Tello Talent): 확장 모듈 장착 가능, Python 3 지원 TT는 확장 모듈이 있으며, 기체 상부에 장착할 수 있도록 레고..

2학기가 시작됐다. 늘 6과목씩 듣다가, 이번에 처음으로 7과목을 수강한다. 한 과목 는 것뿐인데도 좀 부담이 된다. 학생 포털의 '강의동'에 과목명이 가나다순으로 정렬되어 표시되는데, 나는 그 순서대로 수강한다. 이번 학기는 대학물리가 가나다순으로 첫 번째 과목이다. 대학물리를 가르치는 강성훈 교수의 다른 수업을 전에 수강했었다. 작년 하계학기에 들은 기계공학개론이다. 그때 수업을 틀어 놓기만 하고 열심히 듣지 않아서 지식을 많이 흡수하지는 못했지만, 과제를 하느라 저궤도 위성에 작용하는 중력 가속도를 주제로 정해서 조사했던 경험이 기억에 남는다.https://ac.ychoi.kr/162 [과제] 저궤도 위성에 작용하는 중력 가속도(작성일: 2023. 7. 20.) 지표면 근처에서 중력가속도는 약 9..

하계 MT 포스터 이미지가 필요하다는 얘기가 나왔다. 내가 하겠다고 하고, 간단히 조사해 보고 사용할 도구를 몇 가지 검토했다. "MT 포스터 만드는 법"으로 검색하니 미리캔버스를 소개하는 유튜브 영상이 나온다. 그리고 "MT 포스터"로 검색하니 핀터레스트가 있다.https://kr.pinterest.com/mky4224/엠티포스터/ 미리캔버스에 가입해서 템플릿을 훑어보고 어도비 일러스트레이터도 설치해서 템플릿을 훑어봤는데, 미리캔버스가 한국인 취향에 잘 맞아 보인다.그리고 챗GPT(DALL-E)와 Ideogram에서 이미지를 생성해 봤는데 마음에 드는 것을 못 뽑았다. 미드저니는 잘 안 써서 해지해 버렸기 때문에 사용하지 못했다.   이미지 생성은 포기하고, 미리캔버스로 간단히 만들었다. 위 템플릿에 ..

지금까지 배운 것지금까지 수강한 과목들을 분야별로 분류했다. 드론 및 항공 항공기상 드론공학개론 드론설계기초 드론과인공지능 드론모의조종 인공지능 및 머신러닝 AI음성인식 AI영상인식실습 머신러닝 공학 일반 공학수학기초 로봇공학개론 기계공학개론 기초전자공학 무기공학 알고리즘 게임엔진(Unity) 언어 및 인문학 기초일본어 한자성어와퍼즐 삶과사색:인문학책읽기 기초러시아어 문화로보는세계 미술로보는창의적사고 우리안의글로벌이슈 기타 임상기초메이크업 해부생리학 차례로 수강할 과목들기초부터 차근차근 쌓아 올려야 하는 과목들을 나름대로 정리했다. 정역학은 4학년 과목인데 필수 선수 과목이 없고, 동역학은 2학년 과목인데 정역학과 공학수학이 선수 과목으로 나와 있어 좀 이상하다. 아래처럼 배우는 게 맞을 것 같다. 전공..

어제 제출한 결과를 확인해 보니 76점 정도 나왔다. 베이스라인 코드에서 제시한 것보다 점수가 낮다. 학습할 때 양자화해 놓고 추론 시에는 양자화를 고려하지 않은 것이 원인일까? 네, 추론 시 양자화를 고려하지 않은 것이 낮은 점수의 한 원인일 가능성이 높습니다. 이 상황에 대해 몇 가지 중요한 포인트를 짚어보겠습니다: 1. 양자화와 LoRA의 불일치:    - 학습 시 4비트 양자화와 LoRA를 사용했지만, 추론 시 이를 고려하지 않았습니다.    - 이로 인해 모델이 학습된 가중치를 제대로 활용하지 못했을 수 있습니다. 2. 모델 구조의 불일치:    - 학습된 LoRA 가중치가 기본 모델에 제대로 적용되지 않았을 수 있습니다. 3. 정밀도 문제:    - 4비트로 양자화된 모델을 전체 정밀도로 로드..

어제까지의 시도를 통해, 내가 가진 4090 1개로는 베이스라인 코드 중 추론만 가능하고 학습을 할 수 없음을 확인했다. 따라서 컴퓨팅 자원부터 확보해야 그다음에 뭘 하든 할 수 있다는 생각이 들었다.구글 클라우드에서 받은 크레딧을 사용할 수 있지 않을까 하고 인스턴스를 만들려고 하다 보니 GPU는 유료로 써야 한단다. 한 달 내내 돌릴 건 아니지만, 그래도 예상 가격표를 보니 차마 손이 가지 않는다.    찾아보니 학교나 공공기관에서 컴퓨팅 자원을 빌려주는 경우가 있긴 한데 내가 지금 이용할 수 있는 건 없다. 클라우드를 이용하든 컴퓨터를 사든 간에 베이스라인보다 개선할 수 있다는 희망이 있어야 하는데, 지금으로서는 한 번 돌려보고 나서부터 뭘 해야 할지 전혀 감을 잡지 못한 상태라 헛돈만 쓸 것 같다..

다른 모델 조사 베이스라인 코드에서 사용한 MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B 모델보다 과제에 더 적합한 모델이 있을지도 모른다는 생각이 들어 허깅페이스에서 찾아보니 asiansoul/SmartLlama-3-Ko-8B라는 것이 있다. 모델 카드를 보면 Multi-Turn Conversational Abilities를 높이기 위해 abacusai/Llama-3-Smaug-8B를 병합했다고 나와 있어, 경진대회에서 요구하는 과제를 푸는 데 유리하지 않을까 하는 생각이 들었다. 하지만 모델 카드를 복사해 Claude에 물어보니 부정적이다. 과제 기술서와 FAQ의 주요 내용을 고려하면: 1. 데이터 증강 및 외부 데이터 사용:    - (가) 유형에서는 외부 데이터 사용이나 데이터..

공모전 및 경진대회 정보를 조사하다가 국립국어원에서 개최하는 ‘말평’ 경진대회를 알게 됐다.지난 1학기에 머신러닝 과목을 수강하면서 캐글 대회에 참가했고, 얼마 전 챗GPT 활용 아이디어 공모전에도 나가 봤으니, 이제 전공 및 관심 분야에 좀 더 가까운 대회에 나가보면 좋겠다고 생각하던 참이었다.게다가 때마침 직장의 이번주 업무가 허깅페이스 책을 교정하는 것이라, 경진대회에 참가하면서 책으로 배우면 내 공부도 되고 책 저자에게 더 좋은 피드백도 줄 수 있어 시너지 효과가 크겠다는 판단을 했다. 현재 열려 있는 과제 중 ‘대화 맥락 추론(가 유형)’을 선택했다.https://kli.korean.go.kr/benchmark/taskOrdtm/taskList.do?taskOrdtmId=144 기준 모델: ht..