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Minsuk Heo 허민석
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Minsuk Heo 허민석
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총 308건의 영상 자료가 등록되어 있습니다.

llama3 (8b, 70b) summary that you must know
Summarized Llama 3 8b, 70b released on April 2024. Keywords: llama 3 8b, 70, SFT, PPO, DPO, GQA. Here we get to know llama 3 benchmarks against llama 2 and similar size model and key differences among them. Reference: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md https://arxiv.org/pdf/2305.13245
2024-04-29 | 10:29:43
라마 3 핵심 정리 (8b, 70b)
2024년 4월 18일 발표된 라마3 8b 및 70b를 구체적으로 알아봅니다. 라마 3에 적용된 SFFT, PPO, DPO, GQA (Grouped Query Attention)도 간략히 알아봅니다. 라마3를 라마2 및 다른 동급 LLM들과도 비교해봅니다. 참고자료: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md https://arxiv.org/pdf/2305.13245
2024-04-29 | 10:24:48
Google Next 24 Generative AI summary (with gemini 1.5 pro intro)
I summarized new generative AI trends and tools from Google Next '24 including Gemini 1.5 pro introduction, Imagen 2.0, Google Vids, grounding API, rank API, Dynamic Workload scheduler. References: https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/#architecture https://deepmind.google/technologies/imagen-2/ https://blog.google/products/workspace/workspace-cloud-next-2024/ https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview https://cloud....
2024-04-15 | 12:27:54
구글 클라우드 넥스트 24 생성 AI 핵심 요약 (제미나이 1.5 프로 포함)
구글 클라우드 넥스트 (Google Cloud Next' 24)에서 소개된 반드시 알아야할 구글 생성 AI 트렌드 및 툴을 알아봅니다. 참고 자료 https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/#architecture https://deepmind.google/technologies/imagen-2/ https://blog.google/products/workspace/workspace-cloud-next-2024/ https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/check-grounding https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/ran...
2024-04-15 | 09:42:12
Claude 3 and Constitutional AI
Demo and benchmark Claude 3 and understand its key algorithm Constitutional AI in this video. Reference: https://arxiv.org/pdf/2212.08073.pdf
2024-04-07 | 15:51:21
클로드3, 헌법적 AI (constitutional AI)
클로드 3 벤치마킹 자료와 유용성과 무해성을 동시에 학습하는 헌법적 AI (Constitutional AI)를 집중해서 알아봅니다. 논문 출처: https://arxiv.org/pdf/2212.08073.pdf
2024-04-07 | 15:46:28
LPU 성능 가격 다잡은 새로운 AI 반도체, GPU와 비교해보자
그록에서 출시한 새로운 AI 반도체, LPU 소개 영상입니다. GPU와 직접 속도를 비교해보고, LPU가 어떻게 구성이 되어, GPU보다 저렴하고 훨씬 빠르게 LLM 작업을 수행하는 지 알아보는 영상입니다.
2024-03-05 | 02:58:26
What is LPU (language processing unit), compare to GPU
AI Startup Groq has unveiled new AI chip LPU claims that it delivers the world fastet large language model (LLM). Let's compare its speed and throughput and see how LPU could be much faster than GPU.
2024-03-05 | 02:51:46
Random Sampling (Temperature, top p, top k) for LLM to generate next word
Let's understand how LLM generates next word on given context.
2023-07-22 | 08:03:21
LLM 단어 생성의 핵심! 랜덤샘플링 (temperature, top-p, top-k)
LLM의 창조적인 단어 생성은 어떤 알고리즘을 기반으로 할까요? 알맞은 단어 후보들 가운데 랜덤하게 그럴듯한 단어를 선택하는 랜덤 샘플링 기법을 알아봅니다.
2023-07-22 | 07:59:55
[논문리뷰] LLM 프롬프트를 BERT로 더 강력하게!
Small Models are Valuable Plug-ins for Large Language Models
2023-07-01 | 10:40:05
Better LLM performance with BERT plug-in prompt
Small Models are Valuable Plug-ins for Large Language Models
2023-07-01 | 10:35:34
[딥러닝 자연어처리] BERT 이해하기
BERT의 탄생 배경과 작동 원리를 예제와 함께 쉽고 명확하게 알려드립니다.
2021-05-09 | 15:23:23
[deep learning NLP] easy to understand BERT
Understand BERT with clean and easy to understand explanation.
2021-05-09 | 15:08:21
GPT-2 (밑바닥부터 알아보는 GPT 2강)
GPT-3의 놀라운 자연어 처리 능력은 딥러닝 자연어 처리의 한계를 극복하고, 무한한 잠재성을 보여주었습니다. 현재의 GPT를 이해하기 위해, GPT의 탄생 배경 및 그 기본 지식을 이해하기 위한 시리즈를 마련했습니다. 특히 이번 비디오는 그 시리즈의 두번째 편으로 GPT-3와 같은 구조를 지니고 최초로 제로 샷 러닝으로 많은 자연어 처리 벤치마크 테스트의 최고 점수를 기록한 GPT-2를 다룹니다. GPT-2의 이론 및 작동원리를 다양한 예제를 통해 쉽게 배우실 수 있습니다.
2021-01-24 | 17:35:37
GPT-2 (basic for understanding for GPT-3)
GPT-3 is super intelligent NLP deep learning model. In order to understand GPT-3 or later version, we should understand fundamental basic of it which is the GPT-2. I covered the how the GPT-2 could achieved zero shot learning and replaced high score on multiple NLP bench marks, and gave examples how GPT-2 as one model could achieve multiple NLP tasks without fine tuning.
2021-01-24 | 17:26:17
GPT-1 (밑바닥부터 알아보는 GPT 1강)
GPT-3의 놀라운 자연어 처리 능력은 딥러닝 자연어 처리의 한계를 극복하고, 무한한 잠재성을 보여주었습니다. 현재의 GPT를 이해하기 위해, GPT의 탄생 배경 및 그 기본 지식을 이해하기 위한 시리즈를 마련했습니다. 특히 이번 비디오는 그 시리즈의 첫편으로 GPT 이전의 자연어 처리 트렌드와, 트랜스포머의 등장, 그리고 GPT-1의 핵심 기술 설명 및 예제를 주로 다뤄보았습니다.
2020-11-29 | 16:49:07
GPT-1 (basic for understanding GPT-2 and GPT-3)
GPT-3 is super intelligent NLP deep learning model. In order to understand GPT-3 or later version, we should understand fundamental basic of it, and this video is covering the basic of GPT which covers before the transformer, and summary of transformer and the basic fundamental of GPT by looking at GPT-1.
2020-11-29 | 16:34:18
딥러닝 컴퓨터 사양 및 부품 고르는 꿀팁
2020년 최신 하드웨어로 딥러닝 컴퓨터를 조립해보았어요. 제가 산 부품들과, 부품들을 고르는 노하우를 알려드립니다. CPU: Ryzen 9 3900X GPU: RTX 2080 Ti MOBO: X570 AUROS Master Ram: Vengeance RGB Pro 64gb ram M.2: 970 EVO NVMe M.2 1TB PSU: Corsair AX 850W Case: Phanteks Eclipse P600s
2020-08-27 | 15:46:53
Deep Learning PC Build 2020 (illustrating each part)
I built my deep learning PC and sharing all info and reasons why I chose each part. this build is for pro deep learning engineers who train model with large data set. CPU: Ryzen 9 3900X GPU: RTX 2080 Ti MOBO: X570 AUROS Master Ram: Vengeance RGB Pro 64gb ram M.2: 970 EVO NVMe M.2 1TB PSU: Corsair AX 850W Case: Phanteks Eclipse P600s
2020-08-20 | 16:22:17
ELMo (Deep contextualized word representations)
I summarized and visualized ELMo in this short video. ELMo provides contextualized word embedding which provides dynamic embedding depends on context while Wordvec, or Glove only gives fixed embedding.
2020-07-12 | 19:22:20
[TF2 with TF Hub] LSTM + Word2vec (movie review classification) practice
Colab practice for LSTM with word2vec from tensorflow hub. practice code link: https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/10.Word2Vec_LSTM.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-06-22 | 10:17:31
[텐서플로2 + TF Hub] Word2Vec 실습하기
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/09.Word2Vec.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-06-08 | 08:06:00
[TF2 with TF Hub] Word2Vec Practice
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/09.Word2Vec.ipynb Practice Pretrained Word2Vec from TF Hub. all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-06-08 | 07:57:30
[논문 리뷰] GPT-3
Language Models are Few-Shot Learners을 읽고 요약해 보았습니다. Comments: 40+32 pages Subjects: Computation and Language (cs.CL) Cite as: arXiv:2005.14165 [cs.CL] (or arXiv:2005.14165v1 [cs.CL] for this version) 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-06-01 | 14:00:12
[research paper review] GPT-3 : Language Models are Few-Shot Learners
read and review the GPT3 research paper: Language Models are Few-Shot Learners https://arxiv.org/abs/2005.14165 Comments: 40+32 pages Subjects: Computation and Language (cs.CL) Cite as: arXiv:2005.14165 [cs.CL] (or arXiv:2005.14165v1 [cs.CL] for this version) all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-06-01 | 10:49:53
[텐서플로2 딥러닝] RNN
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/08.RNN.ipynb RNN을 이해해보고, 텐서플로2로 직접 실습해보는 시간을 갖습니다. 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-05-25 | 13:12:41
[TensorFlow 2 Deep Learning] RNN
https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/08.RNN.ipynb Understand RNN(recurrent neural network) and implement it using tensorflow 2. all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-05-25 | 13:02:11
[텐서플로2 딥러닝] CNN
컨볼루셔널 뉴럴 네트워크을 쉽게 이해해보고 텐서플로2로 구현해봅니다. 실습은 아래 링크에서 콜라브로 직접 하실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/07.CNN.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-04-19 | 13:02:34
[TensorFlow 2 Deep Learning] CNN
let's understand convolutional neural network with easy to understand examples and visualization. Also you can practice CNN by going below link and click on Colab button. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/07.CNN.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-04-19 | 12:33:18
[텐서플로2 딥러닝] 드랍아웃, 조기 종료
오버피팅을 이해해보고, 그 해결책으로 드랍아웃과 조기종료를 알아보고 실습해봅니다. 아래 링크 가셔서 콜라브로 직접 실습 가능합니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/06.DropOut_EarlyStopping.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-03-23 | 13:39:28
[TensorFlow 2 Deep Learning] Dropout, Early Stopping
let's talk about overfitting and understand how to overcome it using dropout and early stopping. here is the practice code in github. you can practice using colab. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/06.DropOut_EarlyStopping.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-03-23 | 13:35:08
[텐서플로2 딥러닝] 멀티레이어 퍼셉트론 (MLP)
멀티 레이어 퍼셉트론을 이해하고 실습하는 영상입니다. 실습은 아래 깃허브에 가셔서 코랩으로 바로 실습 가능합니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/05.MLP.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-02-26 | 14:10:49
[TensorFlow 2 Deep Learning] MLP - multi layer perceptron
Let's understand MLP (multi layer perceptron) and practice it in colab. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/05.MLP.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-02-26 | 13:55:53
[텐서플로2 딥러닝] 오토인코더
오토인코더의 작동 원리를 알아보고, 텐서플로2로 구현해봅니다. 실습 코드는 아래 링크에서 직접 코랩을 사용해 실습해보실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/04.AutoEncoder.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-02-18 | 09:13:37
[TensorFlow 2 Deep Learning] Auto Encoder
understand Auto Encoder and implement it using Tensorflow2. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/04.AutoEncoder.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-02-18 | 08:59:26
[텐서플로2 딥러닝] 덴스 레이어
덴스 레이어가 무엇인지 ,왜 쓰는 지, 텐서플로2에서 어떻게 쓰는 지 간략히 알아봅니다. 아래 링크 가시면, 콜라브로 실습 하실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/03.Dense_layer_XOR.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-02-10 | 11:46:12
[TensorFlow 2 Deep Learning] Dense Layer
Let's understand what is Dense layer, why we use dense layer and how to use dense layer in Tensorflow 2. you can practice it using Colab below. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/03.Dense_layer_XOR.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-02-10 | 11:37:27
[텐서플로2 딥러닝] 노드 학습 (역전파 - back propagation)
딥러닝의 학습에 대해 알아보고, 직접 텐서플로2로 노드를 구현하고 학습해봅니다. 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-01-28 | 14:30:06
[TensorFlow 2 Deep Learning] Node Training (back propagation)
let's understand training with easy to understand example and practice with colab with single node. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/02.Node_Train.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-01-28 | 14:24:16
[텐서플로2 딥러닝] 노드
노드에 대해 간략히 알아보고, 텐서플로2로 구현해봅니다. 실습 코드는 아래 링크 가셔서 코랩에서 직접 실행해보실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/01.Node.ipynb 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2020-01-06 | 13:57:24
[TensorFlow 2 Deep Learning] Node
Understand Node foundation and implement it using tensorflow 2 source code: https://github.com/minsuk-heo/tf2/blob/master/jupyter_notebooks/01.Node.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2020-01-06 | 13:51:39
구글 Colab 소개 및 기본 사용법 꿀팁 정리
Google Colaboratory (Colab)는 구글에서 제공하는 클라우드 주피터노트북입니다. 기본적인 데이터과학 라이브러리가 이미 인스톨되어 있고, GPU를 무료로 쉽게 사용할 수 있어서, 최신 딥러닝 논문 및 코드를 실습하시기에 최적의 툴입니다. 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO241gILgQloWAs0xrrkqQfKe
2019-12-28 | 16:38:51
Google Colab tutorial - easy and free GPU deep learning practice in cloud
Colab is free jupyter notebook running in the cloud where almost machine learning and deep learning libraries are already installed. Plus high speed GPU is free to use, so this is the best news for students and practitioners to practice state of arts of deep learning. all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2019-12-28 | 16:36:25
[딥러닝] 텐서플로우 CNN 구현
텐서플로우로 CNN (합성곱 신경망, 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크)을 직접 구현해봅니다. 개인 실습을 위해 아래 주피터 노트북을 사용하실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/CNN_Tensorflow.ipynb
2019-12-23 | 11:22:57
[Deep Learning] Tensorflow CNN implementation
in this video, you will learn how to implement CNN using Tensorflow. you can practice with jupyter notebook below, https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/CNN_Tensorflow.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2019-12-23 | 11:20:21
[딥러닝] CNN (컨볼루셔널 뉴럴 네트워크, 합성곱 신경망)
CNN을 이해하기 위해 개념 및 용어 소개 영상입니다. 관련 슬라이드 및 텐서플로우 코드는 아래에서 다운받으실 수 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/CNN_Tensorflow.ipynb
2019-12-15 | 09:54:15
[deep learning] CNN (convolutional neural network)
In this video, I explain CNN with all the concepts and terminologies you must know before you use or practice image classifier with CNN. all slides and tensorflow code can be downloaded from below, https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/CNN_Tensorflow.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2019-12-15 | 09:51:11
[딥러닝] 드랍아웃 (drop out) 이해 및 텐서플로우 구현
딥러닝의 드랍아웃 개념을 이해하고 직접 텐서플로우로 구현해봅니다. 드랍아웃은 딥러닝 모델이 오버피팅 되었을 겨우, 분산을 낮춰줌으로써, 오버피팅을 극복하는 딥러닝 테크닉입니다. 관련 코드는 아래 있습니다. https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/MLP_MNIST_Tensorflow_Early_Stopping_DropOut.ipynb
2019-12-08 | 14:00:37
[Deep Learning ] Dropout (concept and tensorflow implement)
Introducing Dropout concept in Deep Learning and implement it using Tensorflow. you can practice with below github repository https://github.com/minsuk-heo/deeplearning/blob/master/src/MLP_MNIST_Tensorflow_Early_Stopping_DropOut.ipynb all machine learning youtube videos from me, https://www.youtube.com/playlist?list=PLVNY1HnUlO26x597OgAN8TCgGTiE-38D6
2019-12-08 | 13:57:13
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