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[Google Cloud AI] Devfest Cloud 2024 (5) Beyond Text: Exploring Multimodal LLM with Gemini 주제: Natively Multimodal한 Gemini의 기능을 데모를 통해 살펴보기. 1. Gemini 1.5 Pro: 멀티모달 생성형AI의 새로운 지평 2. 멀티모달 방식의 이해 3. 멀티모달 방식의 활용 4. 결론 예측형 AI => 생성형 AI => 멀티 모달 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 멀티모달 방식의 필요성 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> - Gemini 1.5 Pro - Gemini 1.5 Flash ** context window >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 2. 멀티모달 방식의 이해 - 여러 모드 / 형식의 데이터를 처리 - 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리   >> 비디오-오디오 인터리.. 2024. 11. 23.
[Google Cloud AI] Devfest Cloud 2024 (4) 쿠버네티스를 꼭 사용해야할까? - 용도에 맞게 쓸 수 있는지 잘 파악하기. 주제. 쿠버네티스 / 테라폼(INFRASTRUCTURE PROVISIONING) >> 배포, 스케일링 자동화, 어플리케이션 관리 >> GKE 예제 - Google Cloud Documentation  => vm instance 설치 시 플랫폼으로 Terraform도 지원하고 있음을 확인 가능 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 이전의 컨퍼런스 종류? - MicroService - Appmod - inframod - Cloud Native >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> AWS EKS GOOGLE GKE MICROSOFT AKS >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Write Pl.. 2024. 11. 23.
[Google Cloud AI] Devfest Cloud 2024 (3) Advanced RAG & Evaluation - Imbedding Factor (이게 무엇인지 머릿속에 잘 넣어둬야 한다.) >> (WITH GPT) 모델이 데이터를 특정 차원으로 변환할 때 사용되는 벡터의 차원 수 >> (WITH GPT) 주로 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP)와 추천 시스템에서 사용되는 개념 **문맥을 이해 / 번역 / 요약... - Vector - RAG 기본 아키텍처란? 무엇일까 - Example Embeddings - Embeddings space LLM은 데이터베이스와 같다고 생각하신다. 안에 있는 지식과 맵핑이 되는 것이 있냐 없냐?.. >>>>>>>>>>>>>>>> ppt 시작 - Naive RAG architecture vector Database에 요소들을 전부 저장한 상태여야 한다. (미리 사전 준비 필요) .. 2024. 11. 23.