대규모 언어 모델 기초 및 생성형 AI

생성형 AI가 계속해서 산업을 변화시키면서, 기술 환경에서 최신 정보를 유지하고자 하는 모든 사람에게 그 이면의 기술을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 과정은 대규모 언어 모델(LLM)의 세계로 명확한 진입점을 제공하며, LLM이 어떻게 작동하고 정보와 상호 작용하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 설명합니다. 이 모델들의 작동 방식에 대한 견고한 기초를 다지고, 기본적인 정의부터 모델의 동작을 개선하는 데 사용되는 실용적인 방법까지 배우게 됩니다. 서면 설명과 명확한 예시를 통해 AI 애플리케이션의 수명 주기와 모델을 더 정확하고 유용하게 만드는 데 사용되는 기술을 이해할 것입니다. 학습 내용: - 대규모 언어 모델의 근본적인 아키텍처와 훈련 과정을 이해합니다. - 다양한 비즈니스 및 창의적 분야에서 LLM의 다양한 사용 사례를 식별합니다. - 특정 사용자 목표에 맞게 모델 출력을 조정하기 위한 지시 튜닝 기술을 적용합니다. - 생성된 콘텐츠의 품질과 관련성을 향상시키기 위한 프롬프트 엔지니어링 기초를 연습합니다. - 현대 AI에서 벡터 데이터베이스와 검색 증강 생성(RAG)의 역할을 탐구합니다. - 모델 성능을 평가하고 환각과 같은 일반적인 한계를 해결하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 필수 용어와 핵심 개념으로 시작하여 생성형 AI 도구를 구축하고 최적화하는 데 사용되는 실용적인 워크플로우를 탐구합니다. 이 텍스트 기반 프로그램은 머신러닝 또는 데이터 과학에 대한 사전 경험이 없는 초보자를 위해 설계되었습니다. 오늘 생성형 AI의 세계로 여정을 시작하세요.