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나노바나나 프로(Nano Banana Pro) 실제 사례 가이드

2026-01-11T00:00:00+09:00

작성일: 2026년 1월 11일 주제: 구글의 AI 이미지 생성 도구 ‘나노바나나 프로’의 실제 활용 사례 및 분석

1. 나노바나나 프로란?

나노바나나 프로(Nano Banana Pro)는 구글 딥마인드가 2025년 11월 20일 출시한 최신 AI 이미지 생성 및 편집 모델입니다. 공식 명칭은 Gemini 3 Pro Image이며, 기존 나노바나나(Gemini 2.5 Flash Image 기반)를 대폭 업그레이드한 버전입니다.

출처: Google Blog - Introducing Nano Banana Pro

탄생 배경

2025년 8월, AI 이미지 생성 모델 비교 사이트인 LM Arena에 정체불명의 “nano-banana”라는 모델이 등장했습니다. 이 모델은 기존 이미지 생성 모델들을 압도적으로 능가하는 품질과 사물 이해력으로 큰 화제를 모았고, 이후 구글이 공식적으로 정체를 밝히며 출시했습니다.

핵심 특징

기능	설명
Perfect Text Rendering	다국어로 선명하고 읽기 쉬운 텍스트 구현
Thinking Mode	AI가 렌더링 전 구성을 계획하여 최적화된 결과 생성
2K/4K 해상도	고해상도 출력 지원
14개 참조 이미지 융합	스타일, 로고, 캐릭터 얼굴 학습 가능
5명 캐릭터 일관성	최대 5명의 인물 외형 특징 유지
구글 검색 통합	실시간 정보 기반 이미지 생성

출처: Google Blog - Introducing Nano Banana Pro

2. 다국어 텍스트 렌더링 정확도

나노바나나 프로의 가장 강력한 기능 중 하나는 이미지 내 텍스트 렌더링입니다.

언어별 정확도

언어	정확도	비고
영어	94%	가장 높은 정확도
한국어	90%	한글의 체계적 구조 덕분에 높은 성능
중국어	88%	복잡한 획수 문자에서 오류 발생
일본어	85%	히라가나 > 가타카나 > 한자 순 정확도

실제 사례: 다국어 간판 변환

영어로 된 STOP 표지판을 한국어 ‘정지’ 간판으로 변환하는 테스트에서:

배경, 조명, 구도는 그대로 유지
텍스트만 깔끔하게 교체
기존 AI 모델에서 불가능했던 작업이 자연스럽게 구현

3. 실제 활용 사례

24가지 실제 활용 사례 개요

출처: ImagineArt - 24 Mind-Blowing Nano Banana Pro Use Cases

3.1 마케팅 콘텐츠 제작

소셜 미디어 그래픽

LinkedIn, Instagram, TikTok용 시각 콘텐츠 제작
일반 스톡 사진 대신 브랜드 맞춤형 비주얼 생성
게시물 각도에 맞춘 정확한 시각화

활용 효과: 소셜 미디어 마케팅팀이 단일 캠페인 비주얼에서 다양한 포맷을 자동 생성하여 게시물 준비 시간을 75% 단축

유튜브 썸네일

클릭률(CTR)을 결정짓는 핵심 요소
영상의 주제와 분위기를 즉시 전달하는 강렬한 구도
대담한 비주얼 구성 자동화

3.2 이커머스 & 쇼핑몰 활용

상세페이지 자동화

핵심 워크플로우:

제품 사진과 기능 요약, 가격 정보를 하나의 페이지에 배치
포토샵 없이 쇼핑몰용 이미지 제작
지역 특산품의 품종별 특성을 이미지로 시각화

실제 성과:

상세페이지 이미지 1분 이내 생성
기획과 제작 시간 대폭 단축
제품 페이지 전환율 15-30% 향상 (보고된 사례 기준)

제품 사진 편집

작업 유형	설명
배경 교체	제품 주위 배경을 오피스 공간, 야외 등으로 변경
먼지/소품 제거	상업용 제품 사진 정리
조명 조화	제품과 배경의 조명 통일
라이프스타일 합성	제품 주변에 믿을 수 있는 환경 생성

3.3 인포그래픽 제작

특징

구글 검색 연동으로 실제 정보 기반 시각화
복잡한 내용을 아이콘, 도형, 텍스트로 정리
여행 가이드, 블로그, 인스타그램에 최적화

실제 사례: 식물 인포그래픽

실제 사례: “String of Turtles” 식물 사진 → Leaf Pattern, Origin & Habitat, Growth Habit, Care Essentials 등 실제 정보 기반 인포그래픽 자동 생성 출처: Google Blog

프롬프트 예시: Create an infographic about this plant focusing on interesting information.

이 예시에서 나노바나나 프로는:

식물의 실제 학명(Peperomia prostrata) 검색
원산지, 성장 습성, 관리 방법 등 실제 정보 기반 시각화
깔끔한 레이아웃과 아이콘 자동 배치

사용자 평가

“철자 오류 없이 인포그래픽을 완성했다” “레스토랑 메뉴를 완벽한 레이아웃과 타이포그래피로 한 번에 생성했다”

3.4 스토리보드 & 영상 제작

스토리보드 자동 생성

실제 사례: 우주비행사 이미지 한 장 → Establishing Shot, Medium Shot, Close-up, POV Shot 등 영화 촬영 기법에 맞춘 스토리보드 자동 생성 출처: Google Blog

프롬프트 예시: Create a storyboard for this scene

이 기능은 다음과 같은 분야에서 활용됩니다:

영화/드라마 프리프로덕션: 촬영 전 장면 구성 시각화
광고 제작: 광고 콘티 빠르게 제작
유튜브 콘텐츠: 영상 기획 단계에서 활용

3.5 브랜드 일관성 유지

기능

최대 14개 참조 이미지 업로드로 스타일 학습
로고, 컬러 팔레트, 제품 샷 적용
기업 아이덴티티와 캠페인 기준에 맞춘 자산 생성

활용 분야

코믹북 제작자: 50개 다른 포즈에서도 캐릭터 얼굴 유지
스토리보드 아티스트: 일관된 캐릭터로 시퀀스 제작
마케팅 캠페인: 반복되는 캐릭터/마스코트 자산 유지

3.6 글로벌/다국어 캠페인

출처: 구글 코리아 블로그 - 나노바나나 프로 소개

기능

이미지 내 텍스트 번역 및 렌더링 지원
마케팅 자료, 제품 패키징, 프로모션 비주얼 즉시 현지화

지원 언어

영어, 중국어(간체/번체), 일본어, 한국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 러시아어, 아랍어 등

4. 전문가 리뷰 & 고급 프롬프트 기법

Max Woolf의 심층 리뷰

출처: Max Woolf’s Blog - “Nano Banana Pro is the best AI image generator, with caveats”

고급 프롬프트 엔지니어링

복잡한 제약 조건을 가진 프롬프트도 정확하게 처리: 3마리 고양이의 색상, 포즈, 의상, 배경, 조명까지 모두 지정 출처: Max Woolf’s Blog

위 예시에서 사용된 프롬프트:

Create an image featuring three specific kittens in three specific positions.

All of the kittens MUST follow these descriptions EXACTLY:
- Left: a kitten with prominent black-and-silver fur, wearing both blue denim overalls and a blue plain denim baseball hat.
- Middle: a kitten with prominent white-and-gold fur and prominent gold-colored long goatee facial hair, wearing a 24k-carat golden monocle.
- Right: a kitten with prominent #9F2B68-and-#00FF00 fur, wearing a San Francisco Giants sports jersey.

Aspects of the image composition that MUST be followed EXACTLY:
- All kittens MUST be positioned according to the "rule of thirds" both horizontally and vertically.
- All kittens MUST lay prone, facing the camera.
- All kittens MUST have heterochromatic eye colors matching their two specified fur colors.
- The image is shot on top of a bed in a multimillion-dollar Victorian mansion.
- The image is a Pulitzer Prize winning cover photo for The New York Times with neutral diffuse 3PM lighting for both the subjects and background that complement each other.
- NEVER include any text, watermarks, or line overlays.

핵심 포인트: 나노바나나 프로는 이러한 복잡한 제약 조건들을 모두 정확하게 반영하여 이미지를 생성할 수 있습니다.

5. 추천 프롬프트 예시

출처: ImagineArt - Nano Banana Pro Prompt Guide

피규어 제작

Draw a prospective model of the character in the picture,
commercialized as a 1/7 scale figure.

3D 치비 피규어

3D chibi figurine of character in action pose, glossy vinyl toy finish,
soft pastel color palette, studio lighting with gentle rim light,
floating on solid color background, Funko Pop style,
rendered in Blender quality, 4K detail

상세페이지 제작

제품 주위 배경을 넓게 확장한 뒤에 오피스 공간으로 바꿔줘.
그리고 제품 위에 핀 조명이 은은하게 비췄으면 좋겠어.

인포그래픽 제작

Create an infographic about this plant focusing on interesting information.

스토리보드 제작

Create a storyboard for this scene

이미지 편집

In this picture, remove the person on the left.

Change the background of this image to a beach at sunset.

6. 가격 및 이용 방법

가격표

해상도	가격(장당)	비고
1K	$0.134	GPT-Image-1보다 저렴
2K	$0.134
4K	$0.24	프리미엄 품질

요금제별 워터마크 정책

요금제	워터마크
무료	우측 하단 반짝이(Sparkle) 마크
프로(Pro)	우측 하단 반짝이(Sparkle) 마크
울트라(Ultra)	워터마크 없음

접근 방법

Gemini 앱: Create Image → “Thinking with 3 Pro” 선택
Google AI Studio: API 접근
Vertex AI: 기업용 API 통합
제3자 플랫폼: ImagineArt, Adobe Creative Cloud

무료 체험 방법

LM Arena 사이트에서 100% 무료 테스트 가능
Gemini 무료 버전: 하루 1~3개 생성 가능

7. 장점과 한계

장점

항목	설명
텍스트 정확도	다국어 텍스트 렌더링 업계 최고 수준
합성 능력	자연스러운 이미지 합성 및 편집
일관성	다중 이미지에서 캐릭터/브랜드 일관성 유지
속도	경쟁 모델 대비 빠른 생성 속도
지식 통합	구글 검색 연동으로 정확한 정보 기반 생성

한계

항목	설명
한글 완벽도	약 90% (100% 아님)
사용량 제한	Pro 플랜도 20~30개에서 제한되는 경우 보고
순수 생성 품질	Text-to-image가 Image-to-image보다 다소 낮음
정확한 정보	지도, 행정구역 등 정확성 요구 요소는 확인 필요

8. 추천 대상

강력 추천

이커머스 운영자
마케팅 에이전시
콘텐츠 크리에이터 (유튜버, 블로거)
제품 사진 리소스 부족한 브랜드
데이터 시각화/인포그래픽 제작자
글로벌 다국어 캠페인 운영 팀

사용 시 주의

한글 텍스트 최종 확인 필수
정확한 정보(지도, 수치 등) 별도 검증 필요
복잡한 합성 작업 시 프롬프트 보정 고려

9. 결론

나노바나나 프로는 텍스트 렌더링, 브랜드 일관성, 다국어 지원 측면에서 현존 최고 수준의 AI 이미지 생성 도구입니다. 특히 마케팅 콘텐츠, 이커머스 상세페이지, 인포그래픽 제작에서 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

다만 한글 완벽도가 100%는 아니므로, 상업적 활용 시에는 최종 결과물 검토를 권장합니다.

참고 자료

이 문서의 스크린샷들은 각 출처 웹사이트에서 직접 캡처한 것입니다.

GCP 무료체험 등록 및 Gemini API 키 발급 가이드

2025-01-09T00:00:00+09:00

가이드 영상

개요

이 가이드에서는 Google의 Gemini AI를 활용하기 위한 사전 준비 과정을 안내합니다. Google Cloud Platform(GCP) 등록과 API 키 발급을 단계별로 진행해보겠습니다.

안심하세요!

신규 가입 시 제공되는 $300 무료 크레딧을 사용하므로, 개인 비용이 청구되지 않습니다.

본인 확인을 위한 신용카드 등록 과정이 있지만, 유료 계정으로 직접 업그레이드하기 전까지는 자동 결제되지 않습니다.

1단계: Google Cloud Platform (GCP) 무료 가입

1. 구글 클라우드 접속

구글에 gcp를 검색하거나 https://cloud.google.com/free 에 접속하여 메인 화면의 파란색 버튼을 클릭합니다.

2. 국가 선택 및 약관 동의 (1/2단계)

로그인 후 나오는 첫 번째 화면입니다.

국가: ‘대한민국’ 확인 (또는 선택)
약관: 서비스 약관 동의 체크 후 [계속] 클릭

3. 본인 인증 및 결제 정보 등록 (2/2단계)

계정 유형과 주소, 카드를 등록합니다.

계정 유형: 개인
주소: 본인 주소 입력
결제 수단: 해외 결제 가능한 카드 정보 입력

4. 가입 완료 및 콘솔 진입

설문 팝업이 뜨면 답변하거나 건너뛰세요. My First Project라는 문구와 함께 환영 메시지가 보이면 성공입니다.

2단계: Gemini API 키 발급 (Google AI Studio)

방금 만든 GCP 프로젝트(무료 크레딧)를 연동하여 AI 모델을 사용할 수 있는 키를 발급받습니다.

1. Google AI Studio 접속

주소창에 https://aistudio.google.com/ 을 입력하여 이동합니다.

2. API 키 메뉴 선택

화면 좌측 메뉴 중 열쇠 모양 아이콘, 혹은 [Get API key] 버튼을 클릭합니다.

3. API 키 생성 및 프로젝트 연결 (중요)

[API 키 만들기] 버튼을 누른 뒤, 반드시 기존 프로젝트 연결을 선택해야 합니다.

옵션 선택: [프로젝트 가져오기]
프로젝트 선택: My First Project (1단계에서 만든 프로젝트)

주의: ‘새 프로젝트에 API 키 만들기’를 누르면 무료 크레딧이 연동되지 않을 수 있습니다.

4. 키 복사 및 보관

잠시 로딩 후 생성된 API 키가 목록에 나타납니다.

생성된 키 옆의 [Copy] 버튼을 눌러 메모장 등에 복사해 둡니다.
API 키는 안전한 곳에 저장해주세요.

마무리

여기까지 완료하셨다면 모든 준비가 끝났습니다!

$300 무료 크레딧으로 Gemini API를 마음껏 테스트해보세요. 90일 동안 사용할 수 있으며, 유료 계정으로 업그레이드하기 전까지는 비용이 청구되지 않습니다.

다음 단계

Gemini API 공식 문서
Google AI Studio에서 프롬프트 테스트
Python/JavaScript SDK로 앱 개발 시작

BABILong - Testing the Limits of LLMs with Long Context Reasoning-in-a-Haystack 핵심정리

2024-11-12T00:00:00+09:00

BABILong 벤치마크 분석

1. 소개 (Introduction)

현대의 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 신경망 아키텍처는 지속적으로 발전하며, 특히 긴 컨텍스트를 처리하는 능력이 크게 향상되고 있음(OpenAI, 2023b; Reid et al., 2024; Anthropic, 2024). 이러한 모델이 풍부한 컨텍스트 정보를 기반으로 텍스트를 처리하고 생성하는 능력은 여러 이유로 중요함. 긴 컨텍스트는 모델이 출력물을 조건화하기 위한 더 많은 정보를 제공하여 더 정확하고, 컨텍스트에 적합하며, 최신의 응답을 생성할 수 있게 함. 또한, 인-컨텍스트 학습을 향상시켜 더 많은 인-컨텍스트 예시, 따라야 할 지침 또는 강화 학습의 맥락에서의 예시 궤적을 제공할 수 있음(Chevalier et al., 2023; Agarwal et al., 2024; Lee et al., 2024).

그러나 이러한 모델의 능력 향상에도 불구하고, 이를 평가하기 위한 벤치마크는 이에 발맞추지 못하고 있음. 현재의 벤치마크인 Longbench(Bai et al., 2023)와 L-Eval(An et al., 2023)은 최대 40,000 토큰까지 확장되지만, 모델들은 수십만에서 수백만 토큰까지도 처리할 수 있음(Rodkin et al., 2024; Reid et al., 2024; Bulatov et al., 2024; Anthropic, 2024; Liu et al., 2024a; Gu & Dao, 2023; OpenAI, 2023a).

자연스럽고 포괄적인 긴 컨텍스트 벤치마크를 인간이 레이블링하기는 매우 어려움. 그 결과, '건초 더미에서 바늘 찾기(needle-in-a-haystack)'의 변형에 초점을 맞춘 합성 벤치마크가 점점 더 일반화되고 있음(Zhang et al., 2024b; Liu et al., 2024a; Song et al., 2024b; Hsieh et al., 2024). 널리 사용되는 이 작업은 Paul Graham의 에세이¹에서 특정한 '마법 숫자를 가진 바늘'을 찾는 것임. 그러나 이러한 접근법의 광범위한 사용은 그 한계를 드러냈음. 이는 지나치게 단순하며, 새로운 긴 컨텍스트 모델들은 종종 완벽한 성능을 달성함(Reid et al., 2024; Cohere, 2024; Liu et al., 2024a; Wang et al., 2024c). 이는 기본적인 검증 도구로서는 잘 작동하지만, 고급 긴 컨텍스트 모델을 효과적으로 도전하고 구별할 수 있는 엄격한 벤치마크는 아님. 또 다른 주요 단점은 모델의 예측이 단일 바늘에 대해 GPT-3.5-turbo로 1에서 10까지의 척도로 평가되고 점수가 매겨지며, 동일한 단일 바늘이 각 위치와 문서 길이에 사용된다는 것임.

이 격차를 메우기 위해, 우리는 BABILong 벤치마크를 소개함. 이는 매우 긴 문서에 분산된 사실들을 논리적으로 추론하는 언어 모델의 능력을 시험하도록 설계됨. BABILong은 사실 연결, 단순 귀납, 연역, 카운팅, 리스트/셋 처리를 포함한 20개의 다양한 추론 작업을 포함하고 있음. 이러한 작업들은 자체적으로도 도전적이며, 필요한 사실들이 긴 자연어 텍스트에 흩어져 있을 때 더욱 어려워짐.

우리는 긴 자연 문서의 소스로 PG19 코퍼스의 책을 사용함(Rae et al., 2020). 이렇게 함으로써, BABILong은 거의 임의의 길이로 작업을 구성하여, 증가된 능력을 가진 새로운 더 강력한 모델들을 평가하는 데 적합함. 우리는 최대 1,000만 토큰 길이까지의 미리 정의된 세트를 제공하며, 최대 5천만 토큰의 길이를 가진 샘플로 모델을 평가함.

평가 결과, 인기 있는 LLM들은 컨텍스트의 10-20%만 효과적으로 활용하며, 추론 복잡도가 증가함에 따라 성능이 급격히 감소함을 발견함. Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방법은 컨텍스트 길이와 무관하게 단일 사실 질문 응답에서 약 60%의 정확도를 달성함. 다른 방법 중에서, Mamba와 Recurrent Memory Transformers(RMT 및 ARMT)가 가장 높은 성능을 보여주었으며, ARMT는 미세 조정 후 최대 5천만 토큰까지의 길이를 처리할 수 있었음.

2. BABILong 벤치마크: 긴 컨텍스트 처리를 위한 설계

BABILong의 기본 개념은 기존 작업의 길이를 확장하여, 언어 모델의 긴 컨텍스트 처리 능력을 시험하는 것임. 긴 컨텍스트 크기의 작업을 해결하려면 모델이 대량의 관련 없는 상세 정보 중에서 중요한 정보를 구별해야 함. 이를 위해, 우리는 원래 작업의 문장들을 다른 유사한 분포의 무관한 텍스트 사이에 '숨김'(그림 1a 참고). 예시는 보강된 샘플이 원하는 길이에 도달할 때까지 배경 데이터셋에서 문장을 자연 순서로 점진적으로 추가하여 구성됨. 이렇게 하면 원래 작업 자체의 길이에 제한되지 않으며, 거의 임의의 길이의 작업을 구성하여 더욱 강력한 모델들을 평가할 수 있음.

배경 텍스트로는 PG19 데이터셋의 책을 사용함(Rae et al., 2020). 이는 자연스럽게 발생하는 긴 컨텍스트를 제공함. 모델은 먼저 원래 작업과 관련된 문장을 구별한 다음, 이를 기억하고 올바른 솔루션을 생성하는 데 사용해야 함.

이 작업에서, 우리는 bAbI 벤치마크(Weston et al., 2016)를 확장함. 이는 20개의 작업으로 구성되어 있으며, 기본적인 추론 측면을 평가하도록 설계됨. 이러한 작업은 다양한 장소에서의 캐릭터와 객체 간의 상호 작용을 시뮬레이션하여 생성되며, 각 상호 작용은 'Mary went to the bathroom.'과 같은 사실로 표현됨. 도전 과제는 생성된 현재 시뮬레이션의 사실에 기반한 질문에 답하는 것임. 작업들은 사실의 수, 질문의 복잡성, 평가하는 추론 기술(공간 및 시간적 추론, 연역, 공지 해결 등)에 따라 다양함.

BABILong은 이러한 작업들을 긴 컨텍스트로 확장하여, 사실들이 긴 자연어 텍스트에 흩어져 있을 때 모델이 추론할 수 있는 능력을 평가함. 예를 들어, 원래 작업의 사실들을 PG19의 배경 텍스트에 삽입하여 긴 입력을 구성함. 모델은 이 긴 입력에서 관련된 사실들을 찾아 추론해야 함.

BABILong의 작업들은 겉보기에는 간단하지만, 긴 컨텍스트에서 사실을 찾고 추론하는 것은 언어 모델에게 상당한 도전 과제가 됨. 또한, 대부분의 NLP 벤치마크는 데이터 누출에 취약하지만(Sainz et al., 2023), BABILong은 생성된 벤치마크이므로 이러한 문제에 면역임.

3. 벤치마킹 결과(Benchmarking Results)

우리는 연구 커뮤니티에 최대한 가치를 제공하기 위해, Hugging Face 플랫폼에서 월간 다운로드 수가 가장 많은 모델들을 평가에 포함시켰음. 여기에는 LLama-3(AI@Meta, 2024), Mistral(Jiang et al., 2023), Mixtral(Jiang et al., 2024), ChatGLM3(Du et al., 2022), LLama-3.1(Dubey et al., 2024), Phi-3(Abdin et al., 2024), Command-R(Cohere, 2024), Qwen-2.5(Team, 2024), Yi(Young et al., 2024) 등이 있음. 롱 컨텍스트 파인 튜닝을 포함한 LongChat(Li et al., 2023a), LLama-2-7b-32k, LongAlpaca(Chen et al., 2023)도 평가함. 롱 컨텍스트 적응 방법으로는 Yarnv2 Mistral(Peng et al., 2023b), Mistral 및 LLama-2 with Activation Beacons(Zhang et al., 2024a)를 고려함.

참고로 GPT-4(gpt-4-0125-preview)와 현재 사용 가능한 가장 강력한 모델인 Gemini 1.5 Pro 002를 포함시켰음. Retrieval-Augmented Generation(RAG)도 테스트하였으며, 이는 긴 문서 QA의 일반적인 솔루션임. 기존 아키텍처의 대안으로는 Mamba(Gu & Dao, 2023), Jamba(Lieber et al., 2024), Recurrent Memory Transformer(RMT)(Bulatov et al., 2022), Associative RMT(ARMT)(Rodkin et al., 2024)를 포함함. 평가 결과의 요약은 테이블 2에 제시되어 있음.

3.1 효과적인 컨텍스트 크기의 평가(Evaluation of Effective Context Size)

긴 컨텍스트 모델의 성능과 관련하여 가장 중요한 질문 중 하나는 모델이 입력 컨텍스트를 얼마나 효과적으로 활용하는가임. 이상적으로는 모델이 입력 크기에 관계없이 균일하게 높은 성능을 유지해야 함. 예를 들어, LLM이 128K 토큰을 처리할 수 있다면, 사용자 작업을 해결하는 데 이 모든 컨텍스트를 사용하는 것이 기대됨.

우리는 QA1~QA3 작업에서 모델의 성능을 평가하여 LLM들이 사용 가능한 컨텍스트를 어떻게 활용하는지 연구함. 여기서 우리는 단일한 정답이 필요한 QA 작업과 정보 검색 작업(관련된 사실 또는 정보 소스의 목록을 생성해야 함)을 구별함. 답변의 정확도가 85%를 초과하면 성능이 만족스럽다고 간주하고, 30% 미만이면 완전한 실패로 간주함.

벤치마킹 결과, 현재의 LLM들은 전체 컨텍스트를 효율적으로 사용하지 못함(그림 2). 테스트한 34개의 LLM 중 23개만이 방해자 텍스트가 없는 기본 설정에서 QA1~QA3 작업 중 어느 하나에 대해 85% 이상의 정확도를 달성할 수 있었음. 가장 간단한 단일 지원 사실을 포함하는 작업(QA1)에서도 대부분의 모델은 최대 4K 토큰까지 효율적으로 사용할 수 있었음. GPT-4와 LLama-3.1-70B는 16K까지, Qwen-2.5-70B와 Gemini Pro 1.5는 64K까지 잘 수행함.

두 개의 지원 사실이 필요한 경우(QA2), GPT-4와 Gemini Pro 1.5만이 방해자 텍스트 없이 작업을 해결할 수 있었음. 세 개의 지원 사실이 필요한 작업(QA3)은 현재의 LLM들에게 매우 어려웠으며, 최고의 정확도도 80% 미만이었음.

3.2 RAG는 BABILong에서 좋은 성능을 보이지 않음

Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 언어 모델이 대량의 텍스트를 처리하기 위한 일반적인 솔루션임. RAG에서는 관련된 텍스트 부분을 대규모 데이터셋에서 검색한 다음, 언어 모델이 입력에 추가된 검색된 텍스트를 사용하여 최종 응답을 생성함.

BABILong의 경우, 우리는 긴 입력 텍스트에서 질문과 관련된 모든 사실을 추출하고, 그런 다음 모델의 컨텍스트에 그것들을 배치하기를 기대함. 우리는 두 가지 옵션을 실험함: (1) 크기가 512 토큰인 청크로 검색하는 RAG-C, (2) 문장별로 검색하는 RAG-S임.

QA1 작업에서의 결과는 문장 단위로 검색하는 것이 512 토큰 청크보다 우수하며, 이미 16K 토큰 컨텍스트 길이에서 정확도가 현저하게 감소함을 나타냄(그림 3a). 그러나 이는 작업별로 특화된 것이며, 실제 응용에서는 작은 청크에서 정보 손실이 발생할 수 있으므로 효과적이지 않을 수 있음.

GPT-4-turbo를 사용한 RAG 파이프라인은 BABILong에서 약한 성능을 보였으며, 특히 청크 임베딩의 경우 확장성이 좋지 않았음. RAG의 약한 성능은 작업의 시간적 종속성 때문일 수 있음. QA2와 QA3에서는 검색 성능이 급격히 저하되어 무작위 추측보다도 낮은 정확도를 보였음. 이는 이러한 작업에서 정확한 응답을 생성하려면 여러 지원 사실을 검색해야 하기 때문임.

3.3 모델의 미세 조정(Fine-Tuning Models on BABILong)

우리는 GPT-3.5-Turbo, Mistral-7B-Instruct-v0.2, RMT 및 ARMT(GPT-2 137M 기반), Mamba(130M) 모델로 미세 조정 실험을 수행함. 미세 조정된 RMT와 ARMT 모델은 16K 토큰 길이로 훈련되었으며, GPT-4를 크게 능가하는 강력한 성능을 보여줌. RMT는 128K 토큰 이상에서도 일관된 성능을 유지하였으며, 1백만, 1천만, 심지어 1,110만 토큰에서도 성능 저하가 거의 없었음. ARMT는 5천만 토큰까지도 성공적으로 확장되었음.

미세 조정된 Mamba, RMT, ARMT는 QA1에서 모두 좋은 성능을 보였으나, Mamba의 구현은 128K 이상의 길이에서 추론 속도가 매우 느렸음. 반면, RMT와 ARMT는 더 긴 시퀀스를 처리할 수 있었음.

3.4 BABILong과 다른 벤치마크 비교(BABILong and Other Benchmarks)

우리는 모델의 BABILong에서의 성능이 MMLU(Hendrycks et al., 2020) 및 RULER(Hsieh et al., 2024)와 어떻게 다른지 분석함. MMLU는 LLM의 다양한 지식을 측정하며, RULER는 '건초 더미에서 바늘 찾기' 개념을 공유함.

결과적으로, BABILong은 짧은 컨텍스트에서 MMLU와 높은 상관관계를 보였으나, 길이가 증가함에 따라 상관관계가 감소함. 이는 BABILong이 컨텍스트 길이에 따라 모델의 성능 차이를 더 잘 포착함을 나타냄.

결론(Conclusions)

이 연구에서 우리는 BABILong을 소개하였으며, 이는 긴 컨텍스트에서의 추론 능력을 평가하기 위한 다양한 확장 가능한 벤치마크임. 우리의 실험은 BABILong이 현재의 긴 컨텍스트 모델에 상당한 도전을 제공하며, 모델들이 컨텍스트의 10~20%만 효과적으로 활용함을 보여줌.

BABILong의 미세 조정 실험은 작은 모델도 작업을 해결할 수 있음을 보여줌. 그러나 인기 있는 LLM들은 긴 컨텍스트에서 성능이 급격히 감소하며, 이는 개선의 여지가 있음을 나타냄.

링크 모음

LLMTest_NeedleInAHaystack
링크: https://github.com/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack
내용: Paul Graham의 에세이에서 특정 문자열을 찾아내는 '건초 더미에서 바늘 찾기' 테스트를 위한 코드 저장소임. LLM의 길이 일반화 능력을 테스트하기 위한 간단한 방법을 제공함.
BABILong 벤치마크 데이터 및 코드
링크: https://github.com/booydar/babilong
내용: BABILong 벤치마크의 데이터와 평가 코드를 제공하는 GitHub 저장소임.
BABILong 평가 데이터셋
링크: https://huggingface.co/datasets/RMT-team/babilong
내용: BABILong 벤치마크의 평가 데이터셋을 제공하는 Hugging Face 리포지토리임.
BABILong 리더보드
링크: https://huggingface.co/spaces/RMT-team/babilong
내용: BABILong 벤치마크의 리더보드와 평가 결과를 확인할 수 있는 Hugging Face 스페이스임.

Awesome LLM Long Context Modeling 관련 논문, 블로그

2024-11-10T00:00:00+09:00

Large Language Model Based Long Context Modeling Papers and Blogs

This repo includes papers and blogs about Efficient Transformers, Length Extrapolation, Long Term Memory, Retrieval Augmented Generation(RAG), and Evaluation for Long Context Modeling.

🔥 Must-read papers for LLM-based Long Context Modeling.

Thanks for all the great contributors on GitHub!🔥⚡🔥

* 1. Survey Papers
* 2. Efficient Attention
  * 2.1 Sparse Attention
  * 2.2 Linear Attention
  * 2.3 Hierarchical Attention
  * 2.4 IO-Aware Attention
* 3. Recurrent Transformers
* 4. State Space Models
* 5. Length Extrapolation    🔥RoPE🔥
* 6. Long Term Memory
* 7. RAG and ICL
* 8. Agent
* 9. Compress
* 10. Long Video and Image
* 11. Benchmark and Evaluation
  * 11.1 LLM
  * 11.2 MLLM
* 12. Long Text Generation
* 13. Blogs
* Acknowledgements

📢 News

Week Papers

[2024.11.06]
- Paper: TokenSelect: Efficient Long-Context Inference and Length Extrapolation for LLMs via Dynamic Token-Level KV Cache Selection
[2024.11.01]
[2024.10.31]
[2024.10.30]
- Paper: ShadowKV: KV Cache in Shadows for High-Throughput Long-Context LLM Inference
[2024.10.29]
[2024.10.28]
[2024.10.25]
[2024.10.24]
- Paper: LongRAG: A Dual-Perspective Retrieval-Augmented Generation Paradigm for Long-Context Question Answering
- Paper: Large Language Models Still Exhibit Bias in Long Text

Month Papers

Llama-3.2-11b&90b-vision-instruct 모델 튜토리얼 코드

2024-11-07T00:00:00+09:00

.ipynb to .md 변환

!jupyter nbconvert --to markdown "/content/Anthropic(Claude)_PDF_processing&Token_counting_tutorial_by_PARK_JOON.ipynb"

Made by PARK JOON

참고 링크

NVIDIA API KEY 발급 방법

위의 참고 링크 중 하나에 접속한 뒤, 다음 이미지 순서대로 참고하여 API KEY 발급받기

API KEY 설정

from google.colab import userdata

NVIDIA_API_KEY = userdata.get('NVIDIA_API_KEY')

참고 이미지

⚠️ 참고 이미지에서는 OpenAI API KEY를 예시로 들어 설명하고 있습니다.

2️⃣ 의 “OPENAI_API_KEY” 를 “NVIDIA_API_KEY” 로 변경해주세요.

튜토리얼 (OCR)

11B & 파일 업로드

import requests
import base64
import httpx
from google.colab import files

def get_image_text_from_base64(image_b64, model_name):
    """
    base64 인코딩된 이미지에서 텍스트 추출함
    """
    assert len(image_b64) < 180_000, "이미지가 너무 큼. assets API 사용 필요함"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}",
        "Accept": "application/json"
    }

    invoke_url = f"https://ai.api.nvidia.com/v1/gr/{model_name}/chat/completions"

    prompt = """업로드된 이미지 파일에서 텍스트만 추출(OCR)하고, !!!추출된 텍스트 외에는 아무말도 하지 말 것!!!
    즉, "업로드된 이미지 파일에서 추출한 텍스트는 다음과 같습니다."와 같은 쓸데없는 어구는 !!절대!! 포함되면 안 됨.
    """

    payload = {
        "model": model_name,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f'{prompt} {image_b64}" />'
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.4,
        "top_p": 0.95,
        "stream": False
    }

    response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

def process_file_upload(model_name):
    """
    사용자가 업로드한 파일 처리함
    """
    print("파일을 업로드해주세요...")
    uploaded = files.upload()

    for filename in uploaded.keys():
        with open(filename, "rb") as f:
            image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        return get_image_text_from_base64(image_b64, model_name)

def process_url_input(model_name):
    """
    사용자가 입력한 URL 처리함
    """
    url = input("이미지 URL을 입력해주세요: ")
    image_data = base64.b64encode(httpx.get(url).content).decode("utf-8")
    return get_image_text_from_base64(image_data, model_name)

MODEL_CONFIGS = {
    "1": {
        "name": "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct",
        "description": "11B 모델 (더 빠름)"
    },
    "2": {
        "name": "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct",
        "description": "90B 모델 (더 정확함)"
    }
}

# 모델 선택
print("사용할 모델을 선택해주세요:")
for key, model in MODEL_CONFIGS.items():
    print(f"{key}: {model['description']}")

model_choice = input("선택 (1 또는 2): ")
if model_choice not in MODEL_CONFIGS:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

selected_model = MODEL_CONFIGS[model_choice]["name"]

# 입력 방식 선택
print("\n이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:")
print("1: 파일 업로드")
print("2: 이미지 URL 입력")

input_choice = input("선택 (1 또는 2): ")

if input_choice == "1":
    result = process_file_upload(selected_model)
elif input_choice == "2":
    result = process_url_input(selected_model)
else:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

print("\n추출된 텍스트:")
print(result)

Output:

사용할 모델을 선택해주세요:
1: 11B 모델 (더 빠름)
2: 90B 모델 (더 정확함)
선택 (1 또는 2): 1

이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:
1: 파일 업로드
2: 이미지 URL 입력
선택 (1 또는 2): 1
파일을 업로드해주세요...

Saving kakao.png to kakao (5).png

추출된 텍스트:
Your browser does not support the audio element.

11B & 이미지 URL

import requests
import base64
import httpx
from google.colab import files

def get_image_text_from_base64(image_b64, model_name):
    """
    base64 인코딩된 이미지에서 텍스트 추출함
    """
    assert len(image_b64) < 180_000, "이미지가 너무 큼. assets API 사용 필요함"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}",
        "Accept": "application/json"
    }

    invoke_url = f"https://ai.api.nvidia.com/v1/gr/{model_name}/chat/completions"

    prompt = """업로드된 이미지 파일에서 텍스트만 추출(OCR)하고, !!!추출된 텍스트 외에는 아무말도 하지 말 것!!!
    즉, "업로드된 이미지 파일에서 추출한 텍스트는 다음과 같습니다."와 같은 쓸데없는 어구는 !!절대!! 포함되면 안 됨.
    """

    payload = {
        "model": model_name,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f'{prompt} {image_b64}" />'
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.4,
        "top_p": 0.95,
        "stream": False
    }

    response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

def process_file_upload(model_name):
    """
    사용자가 업로드한 파일 처리함
    """
    print("파일을 업로드해주세요...")
    uploaded = files.upload()

    for filename in uploaded.keys():
        with open(filename, "rb") as f:
            image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        return get_image_text_from_base64(image_b64, model_name)

def process_url_input(model_name):
    """
    사용자가 입력한 URL 처리함
    """
    url = input("이미지 URL을 입력해주세요: ")
    image_data = base64.b64encode(httpx.get(url).content).decode("utf-8")
    return get_image_text_from_base64(image_data, model_name)

MODEL_CONFIGS = {
    "1": {
        "name": "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct",
        "description": "11B 모델 (더 빠름)"
    },
    "2": {
        "name": "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct",
        "description": "90B 모델 (더 정확함)"
    }
}

# 모델 선택
print("사용할 모델을 선택해주세요:")
for key, model in MODEL_CONFIGS.items():
    print(f"{key}: {model['description']}")

model_choice = input("선택 (1 또는 2): ")
if model_choice not in MODEL_CONFIGS:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

selected_model = MODEL_CONFIGS[model_choice]["name"]

# 입력 방식 선택
print("\n이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:")
print("1: 파일 업로드")
print("2: 이미지 URL 입력")

input_choice = input("선택 (1 또는 2): ")

if input_choice == "1":
    result = process_file_upload(selected_model)
elif input_choice == "2":
    result = process_url_input(selected_model)
else:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

print("\n추출된 텍스트:")
print(result)

Output:

사용할 모델을 선택해주세요:
1: 11B 모델 (더 빠름)
2: 90B 모델 (더 정확함)
선택 (1 또는 2): 1

이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:
1: 파일 업로드
2: 이미지 URL 입력
선택 (1 또는 2): 2
이미지 URL을 입력해주세요: https://pbs.twimg.com/media/FSZuTSZWQAMzlBW.jpg:large

추출된 텍스트:
Attention Is All You Need

Adept
Ashish Vaswani*
Google Brain
avaswani@google.com
Noam Shazeer*
Google Brain
noam@google.com
Niki Parmar*
Google Research
nikip@google.com
Jakob Uszkoreit*
Google Research
uszkoreit@google.com

Llion Jones*
Google Research
llion@google.com
Aidan N. Gomez*
University of Toronto
aidan@cs.toronto.edu
Illia Polosukhin*
illia.polosukhin@gmail.com
Lukasz Kaiser*
Google Brain
lukaszaiser@google.com

co:here
NEAR INCORPORATED
Character.ai
Inceptive

90B & 파일 업로드

import requests
import base64
import httpx
from google.colab import files

def get_image_text_from_base64(image_b64, model_name):
    """
    base64 인코딩된 이미지에서 텍스트 추출함
    """
    assert len(image_b64) < 180_000, "이미지가 너무 큼. assets API 사용 필요함"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}",
        "Accept": "application/json"
    }

    invoke_url = f"https://ai.api.nvidia.com/v1/gr/{model_name}/chat/completions"

    prompt = """업로드된 이미지 파일에서 텍스트만 추출(OCR)하고, !!!추출된 텍스트 외에는 아무말도 하지 말 것!!!
    즉, "업로드된 이미지 파일에서 추출한 텍스트는 다음과 같습니다."와 같은 쓸데없는 어구는 !!절대!! 포함되면 안 됨.
    """

    payload = {
        "model": model_name,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f'{prompt} {image_b64}" />'
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.4,
        "top_p": 0.95,
        "stream": False
    }

    response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

def process_file_upload(model_name):
    """
    사용자가 업로드한 파일 처리함
    """
    print("파일을 업로드해주세요...")
    uploaded = files.upload()

    for filename in uploaded.keys():
        with open(filename, "rb") as f:
            image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        return get_image_text_from_base64(image_b64, model_name)

def process_url_input(model_name):
    """
    사용자가 입력한 URL 처리함
    """
    url = input("이미지 URL을 입력해주세요: ")
    image_data = base64.b64encode(httpx.get(url).content).decode("utf-8")
    return get_image_text_from_base64(image_data, model_name)

MODEL_CONFIGS = {
    "1": {
        "name": "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct",
        "description": "11B 모델 (더 빠름)"
    },
    "2": {
        "name": "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct",
        "description": "90B 모델 (더 정확함)"
    }
}

# 모델 선택
print("사용할 모델을 선택해주세요:")
for key, model in MODEL_CONFIGS.items():
    print(f"{key}: {model['description']}")

model_choice = input("선택 (1 또는 2): ")
if model_choice not in MODEL_CONFIGS:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

selected_model = MODEL_CONFIGS[model_choice]["name"]

# 입력 방식 선택
print("\n이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:")
print("1: 파일 업로드")
print("2: 이미지 URL 입력")

input_choice = input("선택 (1 또는 2): ")

if input_choice == "1":
    result = process_file_upload(selected_model)
elif input_choice == "2":
    result = process_url_input(selected_model)
else:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

print("\n추출된 텍스트:")
print(result)

Output:

사용할 모델을 선택해주세요:
1: 11B 모델 (더 빠름)
2: 90B 모델 (더 정확함)
선택 (1 또는 2): 2

이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:
1: 파일 업로드
2: 이미지 URL 입력
선택 (1 또는 2): 1
파일을 업로드해주세요...

Saving kakao.png to kakao (4).png

추출된 텍스트:

90B & 이미지 URL

import requests
import base64
import httpx
from google.colab import files

def get_image_text_from_base64(image_b64, model_name):
    """
    base64 인코딩된 이미지에서 텍스트 추출함
    """
    assert len(image_b64) < 180_000, "이미지가 너무 큼. assets API 사용 필요함"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}",
        "Accept": "application/json"
    }

    invoke_url = f"https://ai.api.nvidia.com/v1/gr/{model_name}/chat/completions"

    prompt = """업로드된 이미지 파일에서 텍스트만 추출(OCR)하고, !!!추출된 텍스트 외에는 아무말도 하지 말 것!!!
    즉, "업로드된 이미지 파일에서 추출한 텍스트는 다음과 같습니다."와 같은 쓸데없는 어구는 !!절대!! 포함되면 안 됨.
    """

    payload = {
        "model": model_name,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": f'{prompt} {image_b64}" />'
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.4,
        "top_p": 0.95,
        "stream": False
    }

    response = requests.post(invoke_url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()['choices'][0]['message']['content']

def process_file_upload(model_name):
    """
    사용자가 업로드한 파일 처리함
    """
    print("파일을 업로드해주세요...")
    uploaded = files.upload()

    for filename in uploaded.keys():
        with open(filename, "rb") as f:
            image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        return get_image_text_from_base64(image_b64, model_name)

def process_url_input(model_name):
    """
    사용자가 입력한 URL 처리함
    """
    url = input("이미지 URL을 입력해주세요: ")
    image_data = base64.b64encode(httpx.get(url).content).decode("utf-8")
    return get_image_text_from_base64(image_data, model_name)

MODEL_CONFIGS = {
    "1": {
        "name": "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct",
        "description": "11B 모델 (더 빠름)"
    },
    "2": {
        "name": "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct",
        "description": "90B 모델 (더 정확함)"
    }
}

# 모델 선택
print("사용할 모델을 선택해주세요:")
for key, model in MODEL_CONFIGS.items():
    print(f"{key}: {model['description']}")

model_choice = input("선택 (1 또는 2): ")
if model_choice not in MODEL_CONFIGS:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

selected_model = MODEL_CONFIGS[model_choice]["name"]

# 입력 방식 선택
print("\n이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:")
print("1: 파일 업로드")
print("2: 이미지 URL 입력")

input_choice = input("선택 (1 또는 2): ")

if input_choice == "1":
    result = process_file_upload(selected_model)
elif input_choice == "2":
    result = process_url_input(selected_model)
else:
    print("잘못된 선택입니다. 1 또는 2를 입력해주세요.")
    exit()

print("\n추출된 텍스트:")
print(result)

Output:

사용할 모델을 선택해주세요:
1: 11B 모델 (더 빠름)
2: 90B 모델 (더 정확함)
선택 (1 또는 2): 2

이미지 텍스트 추출 방식을 선택해주세요:
1: 파일 업로드
2: 이미지 URL 입력
선택 (1 또는 2): 2
이미지 URL을 입력해주세요: https://pbs.twimg.com/media/FSZuTSZWQAMzlBW.jpg:large

추출된 텍스트:
Attention Is All You Need
Adept
Ashish Vaswani*
Google Brain
avaswani@google.com
Noam Shazeer*
Google Brain
noam@google.com
Niki Parmar*
Google Research
nikip@google.com
Jakob Uszkoreit*
Google Research
usz@google.com
Llion Jones*
Google Research
llion@google.com
Aidan N. Gomez*
University of Toronto
aidan@cs.toronto.edu
Łukasz Kaiser*
Google Brain
lukaszkaiser@google.com
Illia Polosukhin*
illia.polosukhin@gmail.com
NEAR INCORPORATED

깃헙(Github) 블로그 만들기 - 테디노트 playlist

2024-11-07T00:00:00+09:00

시즌 1

EP01. 개발환경 설치하기

본 영상에서는 시즌1 튜토리얼 영상을 진행하기 위한 기본 개발환경을 설치하는 방법을 다룹니다.

[참고 링크]
1. Quick Start Guide
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/quick-start-guide/

2. typora 다운로드
https://typora.io/

3. visual studio code 다운로드
https://code.visualstudio.com/

본 영상은 깃헙(Github) 블로그 만들기 - 시즌1의 일부 입니다.

#깃헙블로그 #github #githubpage
---
텐서플로우 자격증 취득 강의: https://bit.ly/tfcert-vod
테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
머신러닝 혼자서 스터디 : https://github.com/teddylee777/machine-learning

EP02. 이미지 매우 간단하게 추가하기

이번 영상에서는 이미지를 매우 쉽게 추가하고 업로드 하는 방법에 대해서 다룹니다.

본 영상은 깃헙(Github) 블로그 만들기 - 시즌1의 일부 입니다.

#깃헙블로그 #github #githubpage
---
텐서플로우 자격증 취득 강의: https://bit.ly/tfcert-vod
테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
머신러닝 혼자서 스터디 : https://github.com/teddylee777/machine-learning

EP03. 업데이트 내역을 실시간 확인하기!! (로컬 개발환경 설정방법)

이번 영상에서는 로컬 개발 환경을 설정하고 변경사항을 실시간으로 확인하는 방법에 대하여 알아봅시다!
더 이상 서버에 올리고 확인 NONO!

본 영상은 깃헙(Github) 블로그 만들기 - 시즌1의 일부 입니다.

#깃헙블로그 #github #githubpage
---
텐서플로우 자격증 취득 강의: https://bit.ly/tfcert-vod
테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
머신러닝 혼자서 스터디 : https://github.com/teddylee777/machine-learning

EP04. 블로그 설정 매우 쉽게 변경하기 - NO코딩! (config.yml 활용)

지킬 블로그의 핵심인 config.yml 파일에 설정만 잘해줘도 훌륭한 블로그가 됩니다.

[참고 링크]
1. Quick Start Guide
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/quick-start-guide/

본 영상은 깃헙(Github) 블로그 만들기 - 시즌1의 일부 입니다.

#깃헙블로그 #github #githubpage
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텐서플로우 자격증 취득 강의: https://bit.ly/tfcert-vod
테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
머신러닝 혼자서 스터디 : https://github.com/teddylee777/machine-learning

EP05. 댓글 & 구글 애널리틱스 추가하기

이번 영상에서는 블로그에 댓글 기능과 
구글 애널리틱스 를 추가해 보도록 하겠습니다.

[참고 링크]
1. Disqus 댓글
https://disqus.com/

2. 구글 애널리틱스
https://analytics.google.com/analytics/web/

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이번 영상에서는 테마 변경, SNS 링크 삽입, Pagination 설정등의 기능에 대하여 알아보겠습니다.

[참고 링크]
1. 테마변경
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/configuration/#air-skin-air

2. Locale 변경
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/configuration/#site-locale

3. Pagination
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/configuration/#outputting

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EP07. 카테고리 기능, #태그 기능 추가하기

이번 영상에서는 카테고리 기능과 필터링 
그리고 태그 기능을 추가해 보도록 하겠습니다.

[참고 링크]
1. 네비게이션
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/navigation/

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EP08. 글 목차, 404 페이지 에러 구현

이번 영상에서는 글 목차 (Table of Contents)를 추가하고
404 에러 페이지를 커스터마이징 해 보도록 하겠습니다.

[참고 링크]
1. 글 목차 (Table of Contents)
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/helpers/#table-of-contents

2. 404 페이지 에러
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/pages/

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EP09. 구글, 네이버 검색엔진 등록하기

이번 영상에서는 구글, 네이버 검색 엔진에 
블로그가 노출될 수 있도록 등록하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

[참고 링크]
1. Google Search Console
https://search.google.com/search-console

2. 네이버 Search Advisor
https://searchadvisor.naver.com/

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EP10. 블로그 내 글 검색기능 추가하기

이번 영상에서는 블로그 내부에서 검색할 수 있는
"검색" 기능을 추가해 보도록 하겠습니다.

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EP11. 블로그에 설정된 폰트(글씨체) 변경하기

본 영상에서는 블로그에 설정된 폰트를 바꾸는 방법을 다룹니다.

[참고 링크]
1. 구글 폰트
https://fonts.google.com/?subset=korean

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EP12. 공지사항(Notice), 버튼, YouTube 영상 추가하기

본 영상에서는 공지사항, 버튼 추가 그리고 다양한 영상을 
깔끔하게 추가(Embedding) 하는 방법을 다룹니다.

[참고 링크]
1. 공지사항 추가하기
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/utility-classes/#notices

2. 버튼 추가하기
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/utility-classes/#buttons

3. 영상 추가하기 (YouTube, Vimeo, Google Drive 모두 가능)
https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/helpers/#responsive-video-embed

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시즌 2

EP14. 깃헙(Github) 블로그 만들기 시즌2를 시작합니다!

본 영상은 깃헙(Github) 블로그 만들기 - 시즌2의 일부 입니다.
시리즈 강의로 제작되었습니다😁

블로그 “테디노트” 보러가기
📌 https://teddylee777.github.io/

✔️ 데모페이지: https://github.com/teddynote/teddynote.github.io
✔️ 도큐먼트: https://mmistakes.github.io/minimal-mistakes/docs/configuration/

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EP15. 최신 업데이트 내역 블로그에 적용하기(최신 기능 적용)

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EP16. 메인 페이지에 사진 추가, 유튜브 아이콘/링크 추가하기

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EP17. 포스트 왼쪽 영역 확장, TOC 스타일 수정하기(CSS 스타일 수정하는 법)

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EP18. 이미지 추가시 오류 해결 (A/S 영상)

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EP19. 사이트 주소가 바뀌었을 때. redirect_from 플러그인으로 해결하기

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EP20. 나만의 커스텀 CSS 스타일을 마크다운 형식으로 적용하기

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EP21. LaTeX 수식 문법을 지원하는 mathjax를 블로그에 적용하기

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📌 mathjax-support.html 파일 다운로드 링크
https://www.dropbox.com/s/xwi4hx49tauu95k/mathjax-support.html?dl=1

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EP22. 연도별 포스팅 아카이브 생성하기

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EP23. 블로그 배포 더이상 기다리지 마세요~ 배포 브랜치 설정 & 배포 시점 확인하기

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EP24. 사이드바에 카테고리 & 태그 숫자 카운트와 함께 추가하기

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📌 nav_list 파일 다운로드 링크
https://bit.ly/3Y2USN5

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EP25. 블로그에 상단 배너 추가하기

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번외편

EP13. (번외편) 깃헙 커밋 로그에 업데이트가 안된다면?

본 영상에서는 깃헙 블로그에 수정사항을 반영했지만
프로필의 커밋로그에 업데이트가 되지 않는 분들을 위한 영상입니다.

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번외편. Typora를 활용하여 블로그에 이미지 쉽게 추가하기 (초간단 셋팅법)

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코드 블록 테스트

2024-11-05T00:00:00+09:00

코드 블록 및 인라인 코드 테스트

이 문서에서는 다양한 코드 언어와 포맷을 Markdown 파일 내에서 테스트합니다. 주어진 설정에 따라 코드가 제대로 렌더링되는지 확인할 수 있습니다.

1. 인라인 코드

텍스트 내에서 `print("Hello, World!")`와 같은 인라인 코드 블록을 사용하려면 백틱(`)을 이용해 감싸줍니다. 아래에 몇 가지 인라인 코드 예제를 더 추가해보겠습니다.

Python 예제: `for i in range(10): print(i)`
JavaScript 예제: `console.log("Hello, JavaScript!");`
YAML 예제: `version: '3.8'`

2. Python 코드 블록

Python 코드를 코드블록으로 작성하여 가독성을 높일 수 있습니다. 예:

def fibonacci(n):
    """Returns the Fibonacci sequence up to n terms."""
    sequence = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        sequence.append(sequence[-1] + sequence[-2])
    return sequence

print(fibonacci(10))

위의 코드에서는 피보나치 수열을 출력하는 간단한 Python 함수를 정의했습니다.

3. JSON 코드 블록

JSON 데이터를 코드블록으로 작성하여 구조가 잘 보이게 합니다. 예:

{
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "is_student": false,
    "courses": [
        "Math",
        "Science",
        "Literature"
    ]
}

위 JSON 데이터는 사용자 정보를 저장하는 데 사용될 수 있습니다.

4. JavaScript 코드 블록

JavaScript 코드를 코드블록으로 작성하여 웹 개발 코드가 깔끔하게 보이도록 합니다. 예:

function greet(name) {
    console.log(`Hello, ${name}!`);
}

greet("JavaScript");

위의 JavaScript 코드에서는 greet라는 함수를 통해 이름을 받아 출력하는 기능을 보여줍니다.

5. YAML 코드 블록

YAML 파일 구문도 코드블록으로 작성할 수 있습니다. YAML은 특히 구성 파일을 작성하는 데 유용합니다. 예:

version: '3.8'
services:
  web:
    image: nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
    environment:
      - NGINX_HOST=localhost
      - NGINX_PORT=80

위의 YAML 예제는 Docker Compose 파일을 작성할 때 자주 사용되는 설정 예시입니다.

6. Bash 스크립트 코드 블록

Bash 스크립트 코드는 코드블록으로 작성하여 쉘 명령어가 잘 보이도록 합니다. 예:

#!/bin/bash
echo "Hello, Bash!"

for i in {1..5}
do
   echo "Loop $i"
done

위의 Bash 코드에서는 간단한 반복문과 출력 명령어를 보여줍니다.

7. HTML 코드 블록

HTML 코드도 코드블록으로 작성할 수 있습니다. 웹 요소를 설명하는 데 유용합니다. 예:


 lang="en">

     charset="UTF-8">
    </span>HTML Test<span class="nt">


    Hello, HTML!
    This is a paragraph in HTML.

위 HTML 코드는 간단한 웹 페이지를 생성하는 기본 요소를 포함하고 있습니다.

8. CSS 코드 블록

CSS 코드 블록으로 스타일을 적용하는 예제를 보여줍니다.

body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    background-color: #f0f0f0;
    color: #333;
}

h1 {
    color: #0073e6;
}

위 CSS 코드는 HTML 요소의 스타일을 지정하는 간단한 예입니다.

이로써 다양한 언어의 코드 블록 테스트를 완료했습니다. 이 페이지에서 각 코드 블록이 잘 렌더링되는지 확인하시기 바랍니다.

커스텀 CSS 스타일 적용 테스트

2024-11-05T00:00:00+09:00

{: .text-right} 사용 예시

커스텀 CSS 스타일을 적용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

{: .text-center} 사용 예시

커스텀 CSS 스타일을 적용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

{: .text-left} 사용 예시

커스텀 CSS 스타일을 적용하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

{: .align-right} 사용 예시

{: .align-center} 사용 예시

{: .align-left} 사용 예시

{: .align-left}와 {: .img-width-half} 혼합 사용 예시

라텍스 수식 테스트

2024-11-05T00:00:00+09:00

LaTeX 수식 테스트

이 문서에서는 다양한 라텍스 수식을 Markdown 파일 내에서 테스트합니다. 주어진 설정에 따라 수식이 제대로 렌더링되는지 확인할 수 있습니다.

1. 인라인 수식

텍스트와 함께 인라인 수식을 사용하려면 $...$ 문법을 사용합니다.

예: 이차 방정식의 해는 $x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$ 입니다.

2. 블록 수식

블록 수식을 사용하려면 $$...$$ 문법을 사용하여 수식을 별도의 줄에 배치합니다.

예:

\[x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}\]

3. 행렬 표현

행렬은 \begin{matrix} ... \end{matrix} 구문을 사용하여 표현할 수 있습니다.

예:

\[\begin{bmatrix} a & b \\ c & d \end{bmatrix}\]

또는 더 복잡한 행렬 표현:

\[\begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}\]

4. 함수와 기호

미적분 함수와 다양한 수학 기호도 사용할 수 있습니다.

예:

사인 함수: $\sin(\theta)$
코사인 함수: $\cos(\theta)$
적분: $\int_{a}^{b} x^2 \,dx$
무한급수: $\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^2}$

블록으로 표현하면 다음과 같습니다.

\[\int_{a}^{b} x^2 \,dx\] \[\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^2}\]

5. 미분 및 적분

미분과 적분을 포함한 다양한 연산을 표현할 수 있습니다.

예:

미분: $\frac{d}{dx} f(x)$
두 번째 미분: $\frac{d^2}{dx^2} f(x)$
정적분: $\int_{a}^{b} f(x) \,dx$
부분적분: $\int u \, dv = uv - \int v \, du$

블록으로 표현하면 다음과 같습니다.

\[\frac{d}{dx} f(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x + \Delta x) - f(x)}{\Delta x}\] \[\int_{a}^{b} f(x) \,dx\]

6. 케이스 분할

수식을 여러 케이스로 나누어 표현할 수도 있습니다.

예:

\[f(x) = \begin{cases} x^2 & \text{if } x \geq 0 \\ -x & \text{if } x < 0 \end{cases}\]

7. 수열 및 급수

수열과 급수를 수식으로 나타낼 수 있습니다.

예:

등차수열: $a_n = a + (n-1)d$
기하수열: $a_n = a \cdot r^{n-1}$

급수 표현:

\[\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^2} = \frac{\pi^2}{6}\]

8. 복소수 및 오일러 공식

복소수와 오일러 공식도 라텍스로 표현할 수 있습니다.

예:

\[e^{i\theta} = \cos \theta + i \sin \theta\]

그리고 오일러의 유명한 공식:

\[e^{i\pi} + 1 = 0\]

이로써 다양한 수식 테스트를 완료했습니다. 이 페이지에서 수식이 제대로 렌더링되는지 확인하시기 바랍니다.

숨고 프로필

2024-11-05T00:00:00+09:00

박준

👨‍🎓수학과 / 인공지능 석사 (Kyoto Univ.) ・수학과외 카테고리 0.01% (리뷰순) ・데이터분석, 코딩 레슨 ・챗봇 등 외주 ✅

리뷰 평점

평점: 5.0
리뷰수: 32
고용수: 38

대표 서비스

수학 과외

제공 서비스

프로그래밍/코딩 레슨
수학 과외
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대학입시자소서 컨설팅
데이터분석 레슨
챗봇 개발
인공지능(AI) 개발
대학원입시 컨설팅
매크로/VBA 개발

경력

총 경력: 7년

LLM 서비스 기획 및 개발

기간: 2024년 1월 - 현재 · 11개월
내용: LLM 서비스 기획 및 개발

강사

기간: 2017년 3월 - 현재 · 7년 9개월
내용: 수학 / 데이터분석 / 코딩 / 머신러닝 / 딥러닝 / 영어

학력

Kyoto University
- 기간: 2022년 10월 - 현재
- 전공: Intelligence Science and Technology

고수 서비스 상세설명

안녕하세요! 저는 작년 3월 일본 소재 대학 수학과를 졸업하고, 현재는 교토대학 대학원 정보학연구과 석사로 재학하며 인공지능과 데이터분석에 관하여 공부중입니다.
학부 4학년 때 배정받은 연구실이 통계 연구실이었기 때문에 통계학 관련하여 공부를 많이 한 상태입니다.
학부 시절 통계 연구실에서 다양한 과제를 수행하며 통계학에 대한 깊은 이해를 기르고, 체계적인 대학수학 인강 교재를 통해 중학교 수학부터 대학수학까지 지도할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.
고등학교 시절 수학 모의고사와 수능에서 수학 과목의 성적의 90% 이상이 100점이었으며, 주변 친구들에게 과외를 일상적으로 진행할 정도로 가르치는 것을 굉장히 좋아합니다. (생활기록부 증빙 가능)

수학 교육에 대한 열정을 가지고 있어, 유튜브와 인터넷 커뮤니티 등을 통해 고등수학과 다양한 수학 문제를 접하며 감각을 유지하고 있습니다. 저의 전공과 이러한 경험을 바탕으로 문제풀이의 정석과 꿀팁을 전수해 드리겠습니다.

제 지도력을 더욱 빛나게 하는 다양한 경험들과 과외방식을 소개합니다:

Columbia University, UCLA, Boston University 등 미국 유수 대학에 재학중인 대학(원)생들을 지도한 경험이 다수 있습니다. (통계학, 미적분학, 선형대수학, Merchandising Mathematics 등)
일본유학시험 (EJU) 수학 인강 런칭
일본 명문 사립대 와세다대학 학생의 대학미적분학(해석학) 시험 대비 수업을 진행한 경험이 있습니다.
일본 대학 입시를 준비 중인 학생의 수학 기초부터 문제 풀이까지 장기간 지도한 경험이 있습니다.
인공지능 대학원 석사 과정 면접 대비 강의를 진행한 경험이 있습니다.
파이썬을 이용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝을 위한 수학에 대해서 가르친 경험이 있습니다.
서울대, 연세대, 고려대, 중앙대, 한국외대, 서울시립대, 건국대 등 서울 유수의 대학생들의 과외 및 과제 지도 경험이 다수 있습니다.
네이버 AI 모델러 직무 코딩테스트 및 면접(NLP, LLM 관련) 대비 수업을 진행한 경험이 있습니다.
현대오토에버 AI 서비스 개발_대화/언어 서비스 직무 면접 대비 수업을 진행한 경험이 있습니다.
중학교 수학 1-3학년 과정 전체를 지도한 적이 있습니다 (초등학생 선행).
고등학교 3학년 재학 당시 규토 수학 고득점 N제 2017 검토
현재 대성 수학 전과목 모의고사 검토 진행중
정상모 수학 강사 교재, 모의고사 검토 경험 다수
일본 이공계 대학 유학 중인 학생의 과제를 도와드린 적이 있습니다.
대학미적분학, 선형대수학, 수리통계학, 미분방정식, 해석학, 경영통계 등 여러 분야에서의 문제풀이 진행 경험 多 & 현재도 활발히 진행중
카카오톡 오픈채팅방 수학 질문답변방(2023년 10월 기준 약 180명의 인원. 대부분은 고등학생이지만 초등학생, 중학생, 대학생도 존재)의 부방장으로서 활동하며 초중고 수학부터 대학수학까지 다양한 범위의 수학에 대한 답변을 하며 활발하게 활동중

<과외 방식>

모든 과외는 Zoom을 통해 진행하며, tldv 녹화 도구를 이용해 수업 내용을 쉽게 복습할 수 있습니다 (원하지 않을 경우 녹화하지 않음). AI 요약과 자막 검색이 가능한 링크를 제공해 드리며, 수업이 끝난 직후 바로 동영상에 접근할 수 있습니다 (사전에 미리 양해를 구함).
수업 시간에 작성한 모든 필기는 PDF 등의 자료로 제공해 드립니다.
태블릿이 있는 경우 Zoom 화이트보드를 통한 쌍방 필기, 또는 Conceptboard라는 사이트를 이용한 쌍방 필기가 가능합니다. (PDF 파일을 업로드하여 필기 가능)

어떠한 형태로든 최대한 맞춰드리니 편하게 연락주세요! 제 지도력을 믿고 맡겨주시면, 최선을 다해 꼼꼼하게 지도해 드리겠습니다.

함께 성장하는 즐거운 과외 시간을 만들어봅시다!

Q&A

Q. 서비스가 시작되기 전 어떤 절차로 진행하나요?

숨고 채팅, 카톡 대화, 전화 상담, 줌 상담 등을 통해 고객님의 요구사항을 충족시켜드릴 수 있는지 충분히 사전 점검을 진행합니다.

Q. 어떤 서비스를 전문적으로 제공하나요?

수학 과외

중고등수학 과외, 대학수학 과외, 편입수학 과외 및 공부 방향성 등에 대한 조언을 해드립니다.
외주
- LLM을 이용한 각종 서비스(챗봇, 이미지 생성 툴, PDF 요약 툴 등) 개발 및 배포
- 노코드 툴을 이용한 웹페이지 제작 및 배포
- 각종 업무 자동화(make, Google Apps Script, Excel VBA 등) 구축
데이터분석, 코딩 과외

취미, 대학원 공부, 기업 면접 등 어떤 목적이든 목적에 맞춰서 수업을 진행합니다.
영어 과외

고등 영어, 토익 등 대부분의 영역에서의 Reading & Listening 수업을 진행합니다.

Q. 서비스의 견적은 어떤 방식으로 산정 되나요?

과외학생의 수준, 원하는 수업 방식의 준비 난이도 등의 기준에 따라 책정됩니다.

Q. 완료한 서비스 중 대표적인 서비스는 무엇인가요? 소요 시간은 얼마나 소요 되었나요?

최근 대학수학과외의 경우 한달 반이라는 기간을 통해 과외 학생이 첫 미적분학 시험에서 원하는 성적을 거두게 하였습니다.

Q. A/S 또는 환불 규정은 어떻게 되나요?

과외비는 주급 선불(그 주 시작 수업일 전날까지 납부)이 원칙입니다.
과외 당일의 경우(수업 시작 전 6시간 미만이 남은 경우) 환불은 불가합니다.
대신 사전 취소 및 변경의 경우 수업 시작 6시간 전까지 전액 환불을 보장해드립니다.

준랩 | JoonLab

나노바나나 프로(Nano Banana Pro) 실제 사례 가이드

1. 나노바나나 프로란?

탄생 배경

핵심 특징

2. 다국어 텍스트 렌더링 정확도

언어별 정확도

실제 사례: 다국어 간판 변환

3. 실제 활용 사례

24가지 실제 활용 사례 개요

3.1 마케팅 콘텐츠 제작

소셜 미디어 그래픽

유튜브 썸네일

3.2 이커머스 & 쇼핑몰 활용

상세페이지 자동화

제품 사진 편집

3.3 인포그래픽 제작

특징

실제 사례: 식물 인포그래픽

사용자 평가

3.4 스토리보드 & 영상 제작

스토리보드 자동 생성

3.5 브랜드 일관성 유지

기능

활용 분야

3.6 글로벌/다국어 캠페인

기능

지원 언어

4. 전문가 리뷰 & 고급 프롬프트 기법

Max Woolf의 심층 리뷰

고급 프롬프트 엔지니어링

5. 추천 프롬프트 예시

피규어 제작

3D 치비 피규어

상세페이지 제작

인포그래픽 제작

스토리보드 제작

이미지 편집

6. 가격 및 이용 방법

가격표

요금제별 워터마크 정책

접근 방법

무료 체험 방법

7. 장점과 한계

장점

한계

8. 추천 대상

강력 추천

사용 시 주의

9. 결론

참고 자료

GCP 무료체험 등록 및 Gemini API 키 발급 가이드

가이드 영상

개요

1단계: Google Cloud Platform (GCP) 무료 가입

1. 구글 클라우드 접속

2. 국가 선택 및 약관 동의 (1/2단계)

3. 본인 인증 및 결제 정보 등록 (2/2단계)

4. 가입 완료 및 콘솔 진입

2단계: Gemini API 키 발급 (Google AI Studio)

1. Google AI Studio 접속

2. API 키 메뉴 선택

3. API 키 생성 및 프로젝트 연결 (중요)

4. 키 복사 및 보관

마무리

다음 단계

BABILong - Testing the Limits of LLMs with Long Context Reasoning-in-a-Haystack 핵심정리

1. 소개 (Introduction)

2. BABILong 벤치마크: 긴 컨텍스트 처리를 위한 설계

3. 벤치마킹 결과(Benchmarking Results)

3.1 효과적인 컨텍스트 크기의 평가(Evaluation of Effective Context Size)

3.2 RAG는 BABILong에서 좋은 성능을 보이지 않음

3.3 모델의 미세 조정(Fine-Tuning Models on BABILong)

3.4 BABILong과 다른 벤치마크 비교(BABILong and Other Benchmarks)

4. 긴 컨텍스트 벤치마크 및 데이터셋에 대한 관련 연구(Related Work on Long Context Benchmarks and Datasets)

결론(Conclusions)

링크 모음

Awesome LLM Long Context Modeling 관련 논문, 블로그

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