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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
대형 언어 모델 알아보기
이 강의에서는 대형 언어 모델(LLM)의 세계를 살펴보고, 이들이 AI 환경을 어떻게 바꾸고 있는지 알아봅니다. 딥러닝 혁명, 데이터 가용성, 컴퓨팅 파워와 같은 LLM 붐을 이끄는 요인들을 살펴보게 됩니다.이 개념 중심 강의는 LLM이 금융부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 실제 사례를 통해 비즈니스와 일상생활에 어떻게 변화를 가져오는지 깊이 있게 살펴봅니다.
LLM과 학습 방법론의 비밀 밝히기
자연어 처리 기법, 파인튜닝 전략, 그리고 제로샷, 퓨샷, 멀티샷 학습 등과 같은 학습 기법을 포함해 LLM의 기초 구성 요소를 배우게 됩니다. 학습을 진행하면서, LLM을 구동하는 최첨단 학습 방법론인 다음 단어 예측, 마스크 언어 모델링, 어텐션 메커니즘 등에 대한 인사이트를 얻게 됩니다.LLM의 한계와 고려 사항
학습 데이터와 개인정보 보호 문제 등 LLM을 구축하고 학습시키는 과정에서 반드시 고려해야 할 윤리적·환경적 요소도 다루게 됩니다.강의를 마무리하면서 LLM 분야의 최신 연구를 살펴보고, 변화의 흐름을 앞서 나가는 방법에 대해 알아보게 됩니다. 모델 설명 가능성, 비지도 편향 처리, 계산 효율성, 향상된 창의성에 초점을 맞춘 미래 발전 방향도 확인해 볼 것입니다.
이 강의를 마치면 LLM의 개념, 역량, 활용 분야, 그리고 흥미로운 과제들에 대해 폭넓은 이해를 갖추게 됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
대형 언어 모델(LLM) 소개
AI 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 대형 언어 모델(LLM)은 이러한 변화의 최전선에 있습니다. 이 챕터에서는 LLM이 인간과 유사한 인공지능의 발전을 어떻게 앞당기고 있는지, 그리고 다양한 응용 분야를 통해 어떻게 여러 산업을 변화시키고 있는지 살펴봅니다. 또한 언어 모델링과 관련된 과제와 복잡성에 대해서도 탐구하게 됩니다.
2
LLM의 구성 요소
이번 챕터에서는 LLM의 혁신성과 새롭게 등장하는 역량을 강조하고, 데이터 준비를 위한 다양한 NLP 기법들을 소개합니다. LLM 훈련을 시킬 때 마주하는 과제들과 파인튜닝이 이를 효과적으로 해결하는 방법을 학습합니다. 또한 라벨링된 데이터가 부족한 상황에서 N-샷 학습 기법을 통해 사전 훈련된 모델을 효율적으로 적응시키는 방법도 이해하게 될 것입니다.
3
훈련 방법론 및 기법
이 챕터에서는 사전 학습 기법 등 LLM 훈련의 핵심 구성 요소를 학습합니다. 또한 어텐션 메커니즘을 포함한 트랜스포머 아키텍처와 같은 복잡한 개념을 직관적으로 이해하게 됩니다. 고급 파인튜닝 기법을 살펴보고, LLM을 완성하기 위한 훈련 과정 전반을 정리합니다.
4
우려 사항 및 고려 사항
이번 챕터에서는 LLM 훈련 시 고려해야 할 주요 사항, 즉 대규모 데이터의 가용성, 데이터 품질, 정확한 라벨링, 편향된 데이터의 영향 등을 깊이 있게 살펴봅니다. 데이터 프라이버시, 윤리적 문제, 환경적 영향 등 다양한 LLM 위험도 검토합니다. 마지막으로 새롭게 떠오르는 연구 분야와 계속해서 LLM의 변화하는 환경을 논의하며 챕터를 마무리합니다.
R
대형 언어 모델(LLM)의 개념
코스
완료
