LLM이 여러단계에 걸친 논리적 추론 작업을 할 때 도움을 주기위한 방법으로, 논리적 추론(여러 단계의 논리적 사고 과정을 통해 결론을 도출하는 과정 ) 능력을 향상시키고 해석가능한 추론과정을 제공(이 제공된 과정을 통해 추론과정에 오류 등을 찾기에도 용이함) 하게 됨.이로써 모델이 결론을 도출하는 과정을 이해하기도 쉽다.  Selection-Inference 프레임 워크 동작 선택(Selection): 주어진 문맥에서 단일 추론 단계에 필요한 정보를 선택하고 이 선택된 정보는 추론 단계로 전달추론(Inference): 선택 단계에서 제공된 제한된 정보를 사용하여 새로운 중간 증거를 추론하고 이 새로운 증거는 문맥에 추가되어 다음 추론 단계에서 사용된다. 논리적 추론 문제를 해결하기 위해 선택(Selec..

참고: https://en.cppreference.com/w/cpp/language/namespace Namespaces - cppreference.comNamespaces provide a method for preventing name conflicts in large projects. Entities declared inside a namespace block are placed in a namespace scope, which prevents them from being mistaken for identically-named entities in other scopes. Entities declaren.cppreference.com * 익명 네임스페이스 - namespace { declaratio..

1. 변수와 자료형변수: 값을 저장예시: age = 25, name = "Alice"출처: 파이썬 공식 문서 - 3. Data model https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html자료형: 변수에 저장되는 값의 타입숫자형 (int, float), 문자열 (str), 불린형 (bool), 튜플 (tuple), 리스트 (list), 딕셔너리 (dict) 등출처: 파이썬 공식 문서 - 3. Data model (https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html) 3. Data modelObjects, values and types: Objects are Python’s abstraction for data. All data..

1. Jupyter Notebook 시작# Jupyter Notebook 설치pip install notebook# Jupyter Notebook 시작jupyter notebookhttps://jupyter.org/install Project JupyterThe Jupyter Notebook is a web-based interactive computing platform. The notebook combines live code, equations, narrative text, visualizations, interactive dashboards and other media.jupyter.org 2. 셀 종류Code Cell: 파이썬 코드 작성 및 실행Markdown Cell: 텍스트 서식 지정 (Ma..

1. Scikit-learn 시작import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_scorehttps://scikit-learn.org/stable/getting_started.html Getting StartedThe purpose of this guide is to illustrate some of the main features t..

1. Seaborn 시작하기import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plthttps://seaborn.pydata.org/ seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentationseaborn: statistical data visualizationseaborn.pydata.org 2. 기본적인 선형 회귀 그래프 그리기# 데이터 준비tips = sns.load_dataset("tips")# 선형 회귀 그래프 그리기sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)plt.show()https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn..