이번에 NLP를 주제로 작은 토이 프로젝트를 진행했는데, 자신의 심리를 작성하면 그것에 공감해 주거나 상담해 주는 챗봇을 만들어봤다. 참고자료: https://wikidocs.net/157001 https://hoit1302.tistory.com/162#[1]kogpt2%EA%B8%B0%EB%B0%98%EC%8B%AC%EB%A6%AC%EC%BC%80%EC%96%B4%EC%B1%97%EB%B4%87 본 프로젝트는 skt의 생성 모델, KoGPT2를 fine-tuning 하여 사용했으며, 데이터셋은 유명한 송영숙 님의 챗봇 데이터셋을 사용했다. 자세한 코드는 깃허브를 참고하면 좋을 것 같다. 1. 데이터 전처리 우선 사용한 데이터를 df에 저장하고 df.head()를 실행해 보면 다음과 같다: 여기서 lab..
요즘 NLP와 전반적인 딥러닝에 대한 공부를 하는 중이다. Transformer 모델이 너무 유명해서, 어쩌다 보니 Transformer의 attention 메커니즘이 사용된 모델들부터 공부하게 됐는데, 논문에서 이전 모델들에 대한 지식이 많이 쓰이는 것을 보고 아예 오래전 모델부터 공부해보고자 한다. (사실 hidden state 과 back propagation 등에 관한 정확한 지식이 없어서, 이 부분에 대한 개념을 잡고 가야겠다고 생각했다.) 그리하여 이번에는 RNN의 개념을 집중해서 다뤄보고자 한다. 사실 LSTM 논문을 봤는데 정말 말도 안되는 수식들이 많았고, 이해하기가 너어무 어려워서 공부해야 겠다고 생각했다... 참고: [바람돌이/딥러닝] RNN(Recurrent Neural Networ..
요즘 대화형 챗봇에 관심이 많다.그런데 chatGPT와 대화를 해 보았을 때, 내가 좋아하는 것이 뭔지 딱 알려주지 않으면 제대로 파악 못하는 경우가 엄청 많다.이에 대화만으로 나의 선호도를 파악하는 챗봇은 없을까? 관련해서 신박한 알고리즘은 없을까? 에 대해 생각해 보았고, 위 논문을 접하게 됐다. 자세히, 열심히 읽었으니, 읽은 흔적을 첨부해야겠다. (필기 많음 주의)Abstract현존하는 대화형 추천 시스템 (Conversational Recommender Systems. 줄여서 CRS라고 부르더라.)은 대화만으로 전체적인 유저 선호도를 알지 못한다. 선호하는 item이 대화에서 나오지 않는다면, 유저 선호도를 분석하는 것에 있어서 어려움이 있는 것이다.이에 해당 논문은 CLICK을 제안한다. CL..
최종 배포 링크 https://deep-look.vercel.app 에러 핸들링 백엔드에 연결을 마쳤을 때쯤, 백엔드와 프론트엔드 작업이 모두 완료되었다. 그러나, 모델에 사진을 업로드 하는 부분에서 계속 잘 업로드가 되지 않아 다음과 같은 에러들이 발생했다. 1. 413 에러 첫번째는, 이미지 업로드 시, base64로 인코딩 된 값이 전송되면서 발생한 413 에러였다. 413 에러는 많이 본 경험이 없던 터라, 서칭해 보았는데, 해당 에러가 발생한 이유는 이미지가 너무 컸기 때문이었다. Nginx에서 기본적으로 요청 엔티티의 크기는 1MB로 제한이 되어 있기 때문에, 1MB가 넘는 이미지를 업로드했을 때 413 에러가 발생했던 것이다. 이에, 최대 50MB까지 업로드할 수 있도록 nginx 설정을 변..
