강의
대형 언어 모델(LLM)의 개념
기초기술 수준
업데이트됨 2026. 5.
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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.
선수 조건
Understanding Machine Learning1
Introduction to Large Language Models (LLM)
The AI landscape is evolving rapidly, and Large Language Models (LLMs) are at the forefront of this evolution. This chapter examines how LLMs are advancing the development of human-like artificial intelligence and transforming industries through their numerous applications. You will explore the challenges and complexity associated with language modeling.
2
Building Blocks of LLMs
This chapter emphasizes the novelty of LLMs and their emergent capabilities while outlining various NLP techniques for data preparation. You will learn the challenges of training LLMs and how fine-tuning can effectively address them. You will also understand how N-shot learning techniques enable efficient adaptation of pre-trained models when faced with limited labeled data.
3
Training Methodology and Techniques
In this chapter, you will learn about the fundamental building blocks of training an LLM, such as pre-training techniques. You'll also gain an intuitive understanding of complex concepts like transformer architecture, including the attention mechanism. The chapter discusses an advanced fine-tuning technique and summarizes the training process to complete an LLM.
4
Concerns and Considerations
In this chapter, we delve into the key considerations when training LLMs, such as large data availability, data quality, accurate labeling, and the implications of biased data. You will also examine various LLM risks like data privacy, ethical concerns, and environmental impact. Lastly, the chapter concludes by discussing emerging research areas and the evolving landscape of LLMs.
대형 언어 모델(LLM)의 개념
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