Ssul's Blog

2025년 새해 계획 중 하나가, 두달에 하나의 앱을 개발하는 것이었다.벌써 4월이 시작되었지만, 아직 첫번째 앱. 열심히 분발해서 6개의 앱을 완성해보자!!애플개발자 계정 본전은 뽑아야지 ㅜㅜ 첫번째 앱을 개발하면서, 미국/유럽 등 영어권 시장부터 출시하면 어떨까 생각하게 되었다.근데 이미 개발을 한참 진행 했더니.... 전부다 한글인 상황. 1. 아이폰 앱 중에서 영어와 한국어 두개 이상의 언어를 지원하는 앱들은 어떻게 하는 것일까?이미지 추가-Add Image마이페이지-My Page처럼 결국 무조건 해석해서 두개를 넣는 것은 당연할 것 같은데.... 그런 궁금증을 가지고 검색을 시작했다. 우선 결론은 String Catalog와 String File 둘중에 하나를 쓰면 된다.String File이 ..

최근에 진행하는 R&D프로젝트가사전학습된 LLM의 지식을 활용하여, 약 4,000~5,000건의 데이터만 학습하여,특정 도메인에 특화된 과업을 해결하는 모델을 만드는 것이다.(예: 스팸문자 분류하는 LLM) 그래서 한글을 잘한다고 소문난 모델을 이것 저것 파인튜닝 해보고 있다.- EEVE, Qwen2.5의 경우 gpt-4o-mini를 api로 파인튜닝 한 모델보다 성능이 떨어졌다.- EXAONE3.5를 기점으로 gpt-4o-mini와 비슷하거나 높게 나오기 시작했다. 1. Gemma3 발표이놈의 AI쪽은 허구헛날 새로운 모델이 나오고, 기존 성능을 갱신한다.EXAONE에서 만족하고 다음 진도를 나가려 했는데..... 그래도 Gemma3가 나왔다고 하니 파인튜닝을 안할수 없었다.코드를 열심히 검색해봐도 대..

1. Instruction Fine-Tuning우선 LLM을 튜닝할때는 사전학습이 된 LLM의 지식을 활용하는 것이 핵심이다.그러기 위해서는 기존의 ML(머신러닝)방식의 입력값과 라벨(정답) 데이터만 무수히 많이 가지고 모델을 만드는 것이 아닌,엄청난 양의 사전 학습된 언어 지식을 활용하는 것이 Instruction FT라고 할수 있다. 스팸분류기 모델을 만든다고 했을때, 기존 ML방식으로 데이터 셋을 구성한다면,문자1내용, 스팸문자문자2내용, 스팸문자문자3내용, 정상문자이렇게 데이터 셋(입력값, 라벨)을 구성하고 신경망에 넣어서 스팸과 정상을 구분하는 모델을 만드는 것이다. instruction FT는 사전학습된 모델이 언어능력을 가지고 있기 때문에원래 내가 가지고 있던 데이터셋문자1내용, 스팸문자문자..

1. IOS Push알림 개념이해ios는 서버에서 직접 푸쉬를 보낼수 없다. 중간에 APNs가 존재해서, 서버에서 push를 보내려면, APNs에게 보내고, 그걸 클라이언트에 보내는 구조이다.아래 그림과 같은 구조이다(1-2) 개인 핸드폰이 APNs에게 연결을 요청하고, 자신 고유의 토큰을 받는다.(3) 자신의 APNs고유 토큰을 서버에게 알려준다(4) 서버에서 push를 보내려면 APNs에게 클라이언트 토큰과 내용(payload), APN key를 보낸다(5) APNs는 검증을 마치고 push알림을 보낸다  2. 설정하기2-1. xCode에서 push Notifications 추가하기xCode - TARGETS - 프로젝트명 - Signing&Capabilities탭 - +Capability - pus..

지난 설연휴동안 DeepSeek-R1이 아주 핫하다. 엔비디아 주가도 쭉쭉 빠지고....이놈의 AI분야는 공부해야 할께 넘쳐난다. 쉬고 싶다 ㅠ.ㅠ여러 보고서와 논문을 가지고, 구글 NotebookLM과 함께 공부한 내용을 올려본다.그리고 뽀너스로 deepseek-r1 학습방법을 유사하게 구현한 open-r1프로젝트도 함께 공유하여본다.  #0. DeepSeek-R1의 파급력/성능많은 블로거들이 정리하였기에 스킵- 학습비용이 싸다(과연 싼것인가? 상대적으로 싸다)- 오픈소스다- 학습방식에서 유의미한 시사점을 던져 줌알아둘 것은 r1은 추론모델이다. 일반적인 gpt-4o, claude-3.5-sonnet과는 다른 gpt-o1과 같은 계열의 모델이다. #1. DeepSeek계열 이해하기1-1. DeepSee..