Large Language Models(LLMs)이 무엇이며 무엇을 할 수 있는지 알아보고, 작동 원리도 간단히 들여다보며 여정을 시작해 봅시다!

대규모 언어 모델(LLM) 소개

파이프라인으로 요약하기

응답 정리하기

사전 학습된 LLM 사용하기

텍스트 생성하기

텍스트 번역하기

Transformer 이해하기

Transformer 식별하기

올바른 모델 구조 사용하기

Large Language Models(LLMs) 시작하기

Hugging Face의 사전 학습 LLM과 데이터셋을 활용해 모델을 미세 조정하는 방법을 배웁니다.

파인튜닝 준비하기

텍스트 토크나이징

토크나이제이션 매핑

훈련을 통한 파인튜닝

TrainingArguments 설정하기

Trainer 설정하기

파인튜닝한 모델 사용하기

파인튜닝 접근 방식

원샷 러닝으로 전이 학습하기

전이 학습 접근 방식

LLM 미세 조정

모델 성능을 평가하는 다양한 지표를 살펴보고, 실제 환경에서 LLM을 적용할 때의 과제로 마무리합니다.

evaluate 라이브러리

evaluate로 메트릭 불러오기

메트릭 설명하기

evaluate 지표 사용하기

언어 과제의 평가지표: 퍼플렉서티와 BLEU

Perplexity 평가하기

BLEU 번역

언어 작업을 위한 평가 지표: ROUGE, METEOR, EM

ROUGE로 평가하기

METEOR로 평가하기

EM으로 평가하기

LLM 보호하기

유해성 점검

Regard 평가하기

마지막 단계

LLM 성능 평가

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Large Language Models(LLMs)은 오늘날 AI 분야의 눈부신 발전과 다양한 응용을 이끄는 핵심 도구가 되었습니다. 이 실습 중심 강의에서는 번역, 텍스트 생성, 질의응답 등 복잡한 언어 작업을 해결하기 위해 LLM을 이해하고 구축하며 활용하는 데 필요한 실무 지식과 기술을 익히게 됩니다. 대화형 코딩 연습을 통해 transformers를 다루는 방법을 배우고, Hugging Face의 사전 학습 언어 모델과 데이터셋도 살펴봅니다. 강의가 끝나면, 특화된 지표를 사용해 사전 학습된 LLM을 미세 조정하고 평가할 수 있게 됩니다. 또한 실제 환경에서 LLM을 적용할 때의 핵심 과제와 윤리적 고려 사항도 이해하게 됩니다.

동영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭해 볼 수 있어요.
강의 용어 사전은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
CPE 학점을 받으려면 강의를 완료하고 인증 평가에서 70% 이상 점수를 취득해야 합니다. 오른쪽에 표시되는 CPE 학점 알림을 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

<h2>대규모 언어 모델 열풍의 이면을 파헤쳐 보세요</h2>
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대규모 언어 모델(LLM)은 오늘날 AI 환경에서 가장 놀라운 발전과 응용 사례 중 일부를 이끄는 핵심 도구가 되었습니다. 이 실습 중심의 강의는 번역, 언어 생성 등과 같은 복잡한 언어 작업을 해결하기 위해 LLM의 힘을 이해하고, 구축하고, 활용하는 데 필요한 실용적인 지식과 기술을 갖추게 해드립니다.
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<h2>LLM 아키텍처를 알아보고 사전 학습된 모델을 활용하세요</h2>
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대화형 코딩 연습을 통해 다양한 트랜스포머 아키텍처를 살펴보고 이를 식별하는 방법을 익히게 됩니다. 사전 학습된 언어 모델과 Hugging Face의 데이터세트를 활용해 튜닝하고, LLM에 적합한 고급 지표를 사용해 모델을 평가하는 방법을 살펴보게 됩니다. 마지막으로, LLM과 관련된 윤리 및 편향 문제와 이를 식별하는 방법에 대해 더 자세히 알아보게 됩니다. 이 강의를 마치면 LLM을 구축하고, 미세 조정하며, 특화된 지표를 사용해 평가할 수 있게 되고, 실제 LLM 애플리케이션을 구현할 때의 핵심 과제와 윤리적 고려 사항도 이해하게 됩니다.

Working with Hugging Face

LLM과 혁신적인 트랜스포머 구조의 기초를 배우세요!

Python으로 배우는 LLM 입문

LLM의 핵심과 그 기반인 혁신적 transformer 아키텍처를 체계적으로 학습하세요!

사전 학습된 LLM 사용하기

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