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gpt와 llama의 차이점: llama는 새로운 모델 자체를 오픈함 --> 무료로 customizing해서 사용 가능함, gpt는 과거 모델들을 한정적으로 오픈하고 playground에서 쓰도록 한정함
>>llama 모델이 조금 더 낫다
gpt는 lambda함수를 많이 쓰는 경향이 큼 그러나 lambda 함수는 그리 선호되는 방법이 아님 재활용이 어렵고 속도가 느리기 때문에 좋지 않은 특성이 있음
pandas.DataFrame.select_dtypes 참고
sklearn.preprocessing.LabelEncoder.fit_transform 참고 -> df를 원복시키는 방법 역시 중요
keras.layers.Dense(
units,
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer="glorot_uniform",
bias_initializer="zeros",
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None,
lora_rank=None,
**kwargs
)
tensorflow.keras.Model.compile()
scaler의 의미? 정규화와 유사함
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