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El 9 de abril, usando el cuaderno de Colab que completamos ayer de manera ambiciosa, finalmente intentamos el primer entrenamiento (fine-tuning) de nuestro modelo de IA (Llama 3.1). Sin embargo, la realidad no fue tan fácil y tuvimos que enfrentar numerosos errores. También fue un día difícil ya que tuvimos que crear simultáneamente los materiales de presentación para la sexta semana.

El 8 de abril fue el día en que experimentamos la mayor crisis y un suceso de 'reír y llorar' mientras trabajábamos en el proyecto Maeumjigi. Fue el incidente de exceso del límite mensual y la bomba de facturación de la API de Claude.

Este es el registro del 3 de abril, el día en que comenzamos en serio la tarea de refinar los datos de conversación de entrenamiento para introducirlos en el modelo de aprendizaje profundo (Llama 3.1). También fue el día en que ejecutamos una canalización masiva que hace que la IA lea el texto y juzgue la emoción por su cuenta.

Este es el registro del 1 de abril, cuando comenzamos a procesar una enorme cantidad de datos de conversación en un formato adecuado para entrenar el modelo Llama 3.1, que se convertirá en el motor central del proyecto Maeumjigi.

Este es el registro del 31 de marzo, cuando realizamos la prueba de compilación de Android de la aplicación de alarma de reservas, que fue la dirección inicial del proyecto Maeumjigi, mientras simultáneamente comenzábamos el preprocesamiento de datos de fine-tuning de Llama 3.1, insinuando una transición completa a un proyecto basado en IA.