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2026-03-01
[입코딩의 시대]
정보를 전달하는 속도는 사실 속기사가 아닌 이상 말로 하는 게 더 빠르고요.
정보를 전달받는 속도는 상대방의 발화를 듣는 것보다 읽는 것이 훨씬 빠릅니다.
요즘은 또 자연어로 코딩을 하는 시대이지 않습니까? 회사에서는 민망해서 사용을 하지는 못하지만 집에서는 정말로 입으로 코딩을 합니다. 어차피 코드는 클로드랑 코덱스가 다 짜주니까요.
클라우드 모델은 아무래도 레이턴시가 조금 거슬리다보니 로컬 모델을 올려서 사용을 하는데요. OpenAI가 모델을 오픈소스로 공개는 잘 안해도 또 위스퍼모델은 꾸준히 오픈소스로 잘 어울려줍니다.
저는 맥스튜디오 환경에서 Whisper. 라지 V3 터보 모델을 사용하는데 V-RAM은 체감상 10GB 정도 사용을 하는 것 같습니다.
위스퍼가 멀티랭귀지 환경을 지원한다고는 하지만 지금 이 문장에서 느껴지는 것처럼, 하나의 문장 내에서 다중 언어를 사용하는 것이 잘 인식되지는 않습니다 그래서 사실 코딩할 때 애로사항이 조금 많아요 코딩 용어는 또 영어가 대부분이잖아요?
저는 옛날에 결제해둔 맥 위스퍼가 있어가지고 이걸 사용을 하고 좀 중요한 단어들은 Find and Replace 기능을 설정해두는 편입니다. 다만 Exact Matching 후처리 방식이라 매번 등록하는게 좀 귀찮은 점은 있더라고요.
아무튼 입코딩 추천드리고 혹시 더 좋은 이 코딩 방식을 쓰고 계신 분이 있다면 꿀팁을 좀 공유해 주실 수 있나요?
이 스레드는 mac whisper speach to text 를 이용해서 작성했으며 그래서 오타가 조금 있을 수 있습니다 근데 꽤 이 정도면 정확하지 않나요
정보를 전달하는 속도는 사실 속기사가 아닌 이상 말로 하는 게 더 빠르고요.
정보를 전달받는 속도는 상대방의 발화를 듣는 것보다 읽는 것이 훨씬 빠릅니다.
요즘은 또 자연어로 코딩을 하는 시대이지 않습니까? 회사에서는 민망해서 사용을 하지는 못하지만 집에서는 정말로 입으로 코딩을 합니다. 어차피 코드는 클로드랑 코덱스가 다 짜주니까요.
클라우드 모델은 아무래도 레이턴시가 조금 거슬리다보니 로컬 모델을 올려서 사용을 하는데요. OpenAI가 모델을 오픈소스로 공개는 잘 안해도 또 위스퍼모델은 꾸준히 오픈소스로 잘 어울려줍니다.
저는 맥스튜디오 환경에서 Whisper. 라지 V3 터보 모델을 사용하는데 V-RAM은 체감상 10GB 정도 사용을 하는 것 같습니다.
위스퍼가 멀티랭귀지 환경을 지원한다고는 하지만 지금 이 문장에서 느껴지는 것처럼, 하나의 문장 내에서 다중 언어를 사용하는 것이 잘 인식되지는 않습니다 그래서 사실 코딩할 때 애로사항이 조금 많아요 코딩 용어는 또 영어가 대부분이잖아요?
저는 옛날에 결제해둔 맥 위스퍼가 있어가지고 이걸 사용을 하고 좀 중요한 단어들은 Find and Replace 기능을 설정해두는 편입니다. 다만 Exact Matching 후처리 방식이라 매번 등록하는게 좀 귀찮은 점은 있더라고요.
아무튼 입코딩 추천드리고 혹시 더 좋은 이 코딩 방식을 쓰고 계신 분이 있다면 꿀팁을 좀 공유해 주실 수 있나요?
이 스레드는 mac whisper speach to text 를 이용해서 작성했으며 그래서 오타가 조금 있을 수 있습니다 근데 꽤 이 정도면 정확하지 않나요