2012년도? 쯤에 그때 당시 가성비가 좋기로 소문났던 넥서스7 1세대를 요새 다시 사용하려했다. 그런데 롤리팝 (안드로이드 v5.0)이 계속 버벅이자 결국 예전 버전 킷캣 (v4.3)으로 내리기로 결정했다.
결과적으로 엄청 빠릿빠릿하다!
과정은 여기를 참고했다. 윈도우 컴퓨터에서 Downgrade했다.
http://heroboyh.blog.me/220438684901
"nakasi" for Nexus 7 (Wi-Fi). 여기서 4.3 버전 다운.
https://developers.google.com/android/nexus/images?hl=en#nakasi
루팅후 넥서스7 업데이트 알림끄기
http://www.ppomppu.co.kr/zboard/view.php?id=androidtab&no=10751
본 블로그의 주인장들은 이번 허깅페이스의 르로봇 월드와이드 해커톤의 서울 호스트를 맡았습니다. 너무 재밌었고, 그 과정들과 후기를 남깁니다. 현장은 다큐 형식의 작은 영상을 만들었으니 한번 봐주세요. 계기 저는 LLM 만 하고 있었고, Action 모델은 사실 관심이 없었습니다, 준호는 1년 정도 로봇에 AI 를 넣는 일을 하고 있었죠. 허깅페이스에서 르로봇 플랫폼을 만들고
* 1편 - 사전 학습 (Pre Training) * 2편 - Supervised Fine Tuning * 3편 - Reinforcement Learning Reinforcement Learning Pretrain, SFT 에 이어서 세번째 단계는 Reinforcement Learning (RL, 강화학습) 입니다. 비유를 해보자면, pretrain은 그냥 책을 읽는 것이고요, SFT는 예제 문제와 이미 작성된 해설을 보는 것입니다. RL 은 해설이 없는 문제를 직접 풀어보는 것입니다. 어떻게 풀든
* 1편 - 사전 학습 (Pre Training) * 2편 - Supervised Fine Tuning * 3편 - 강화 학습 (Reinforcement Learning) Supervised Fine Tuning Post Training 의 첫번째 단계 SFT 입니다. Pre Training 에 비하면 아주 작은 양의 데이터만 필요하지만, 실제로 성능을 이끌어 내는데에는 중요한 단계입니다. 멀티턴 대화 (Multi Turn Conversation) ChatGPT 를 포함해서 대부분의 AI 서비스들은
본 포스트 시리즈는 카파시 선생님의 영상 을 기반으로 정리한 내용입니다. 직접 유투브에서 다루기도 했으니 영상으로 보셔도 됩니다. * 1편 - 사전 학습 (Pre-Training) * 2편 - Supervised Fine Tuning * 3편 - 강화 학습 (Reinforcement Learning) LLM 의 Training LLM을 만들 때는 크게 세 가지 주요 단계가 있습니다. 1. 사전 학습(Pre-Training) * 인터넷 텍스트(