LLM(대규모 언어 모델) 서비스 개발자를 위한 실무 교육 > 자료집
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[2024년 10월 30일 진행된 세미나 자료집]
1. LLM 및 트랜스포머 아키텍처 기초
- LLM 개요 및 트랜스포머 아키텍처 설명 : 인코더, 디코더, 어텐션 메커니즘- 텍스트 임베딩과 토크나이저 사용법 : 토큰화, 토큰 임베딩, 위치 인코딩
- 어텐션 메커니즘 이해 : 쿼리, 키, 값, 멀티 헤드 어텐션
- 주요 사전 학습 메커니즘 : 인과적 언어 모델링, 마스크 언어 모델링
2. 프롬프트 엔지니어링
- 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념 : 퓨샷 학습, 출력 구조화, 페르소나 지정- 고급 프롬프트 체이닝 및 인젝션 방어 기법 :프롬프트 체이닝, CoT
- 입력/출력 유효성 검사 및 NLI 기반 유효성 검사 파이프라인
- 주요 사전 학습 메커니즘 : 인과적 언어 모델링, 마스크 언어 모델링
3. LLM 파인튜닝 및 전이 학습
- 파인튜닝과 전이 학습의 개념 및 사례- 파인튜닝된 모델을 애플리케이션에 통합하는 방법
- 강화 학습 개념 이해 (RLHF, DPO)
4. 임베딩 모델과 의미 기반 검색
- 텍스트 임베딩의 기본 개념 및 방식 : 원핫 인코딩, 백오브워즈, TF-IDF, 워드투벡- 의미 기반 검색과 벡터 데이터베이스의 역할
- 검색 결과 재순위화 및 성능 향상 기법
5. 맞춤형 임베딩 모델 개발
- 맞춤형 임베딩 모델 개념 및 학습 방법 : 대조 학습, MNR 손실- 검색 품질을 높이는 순위 재정렬 방법
- 검색 결과 재순위화 및 성능 향상 기법
6. LLM 실전 응용 및 운영
- MLOps와 LLMOps 개념 : 데이터 관리, 실험 관리, 모델 모니터링- 모델 성능 모니터링 및 평가 지표 설정
- LLM 평가 방법 및 최적화 : 양자화, 가지치기, 지식 증류
해당 세미나 페이지 → https://kecft.or.kr/shop/item20.php?it_id=1727076226
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