문제https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/battle-ground/description?page=3&pageSize=5 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai  플레이어 이동각 플레이어는 자신이 향하고 있는 방향으로 한 칸씩 이동합니다.만약 격자를 벗어나면 반대 방향으로 방향을 바꾸고 한 칸 이동합니다. 이동 후 처리다른 플레이어가 없을 경우: 해당 칸에 총이 있는지 확인하여, 총을 획득합니다.이미 총을 가지고 있다면, 더 공격력이 높은 총을 획득하고 기존 총은 내려..

문제https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/tree-kill-all/description?page=4&pageSize=5 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai  나무의 성장인접 한 네 개의 칸 (상하좌우) 중 나무가 있는 칸의 수만큼 나무 성장모든 나무는 동시에 성장나무의 번식인접한 4개의 칸 중 벽, 다른 나무, 제초제 모두 없는 칸에 번식 진행각 칸의 나무 그루 수에서 총 번식이 가능한 칸의 개수만큼 나누어진 그루 수만큼 번식되고 나머지는 버림빨간색을 표시된 칸은..

문제https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/tail-catch-play 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai n * n 격자에서 꼬리잡기 놀이를 합니다. 입력형식은 아래 그림을 참고바랍니다. 각 팀은 머리사람(맨 앞 사람)과 꼬리사람(맨 뒤 사람)으로 구성되어 있습니다.각 팀은 게임에서 주어진 이동 경로만을 따라 이동하며, 이 경로는 팀별로 겹치지 않도록 보장됩니다.라운드가 진행되면 각 팀은 머리사람을 따라 한 칸씩 이동합니다.라운드마다 공이 특정 경로를 따라 던져지..

문제https://www.codetree.ai/training-field/frequent-problems/problems/artistry 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai  왼쪽 그림과 같이 배열이 주어진다면 오른쪽 그림처럼 4개의 그룹으로 만들어 질 수 있다. 예술 점수는 모든 그룹 쌍의 조화로움의 합으로 정의한다.그룹 a와 b의 조화로움은 (그룹 a에 속한 칸의 수 + 그룹 b에 속한 칸의 수 ) x 그룹 a를 이루고 있는 숫자 값 x 그룹 b를 이루고 있는 숫자 값 x 그룹 a와 그룹 b가 서로 맞닿아 있는 변의 수G2, G4의 조화로..

문제https://www.codetree.ai/frequent-problems/hide-and-seek/description 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요.www.codetree.ai 풀이문제에 적힌대로 하나씩 구현해나가면 어렵지 않게 풀수 있는 문제다. 문제에서 술래가 달팽이 회전(토네이도 회전?) 으로 움직이게 되는데, 해당 부분만 신경써서 구현하면 될꺼같다.문제를 읽고 구현해야될 부분을 다음과 같이 정리했다.  1. 도망자의 초기 위치 관련 도망자는 처음 지정된 곳에 서있음. 중앙에서 시작하지 않음 (술래랑 겹치지 않음) 도망자의 종류는 좌우로만 움직이는 유형..

본 글은 유튜브 테디노트에 출연한 이승유 님의 경험 공유와 관련된 영상에 나왔던 내용을 바탕으로 작성된 글입니다.  Open Ko(한국어) LLM 리더보드 최장기간 1위 모델 개발...  서론 대형 언어 모델(LLM)은 다양한 task에서 놀라운 성능을 제공하지만, 이를 실제 서비스나 업무 환경에 도입하기 위해서는 현실적인 제약을 고려해야 합니다.특히, Llama3.1-70B, gemma2-27B와 같이 파라미터수가 많은 모델은 높은 성능을 발휘할 수 있지만, 이를 그대로 활용하려면 대량의 GPU 자원이 필요합니다. 예를 들어, 70B 모델을 활용하려면 최소 2~3개의 80GB vram을가지는 GPU가 필요하며, 학습 과정에서는 그 이상이 요구될 수 있습니다.  따라서 실제 운영을 고려하면 파라미터 수가..