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[LLM 응용 기획] 제1편, LLM의 기초 이해

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

입문자를 위해 준비한
[LLM, 개념정리] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • LLM은 왜 필요할까?

  • LLM의 기반 기술은 무엇일까?

  • 언어 모형(LM)과 대규모 언어 모형(LLM)의 차이점은?

  • 왜 10B가 LLM의 기준이 되는가?

  • LLM에서 보이는 창발성이란 무엇인가?


1편, "LLM의 기초 이해"에서 배우는 내용


1⃣ 섹션 1: LLM이 필요한 이유

LLM이 무엇인지 정의하고, 그 중요성을 생각해 봅니다. 그리고 이것을 경제, 의료, 교육 분야에서 어떻게 응용할 수 있는지 살펴봅니다.

이 섹션은 3개 수업으로 구성되어 있습니다.

  • 수업 1: LLM의 정의

  • 수업 2: LLM의 중요성

  • 수업 3: LLM의 응용 분야

LLM 계보 등의 다양한 그림을 사용해서 LLM을 더 깊이 이해합니다.

2⃣ 섹션 2: LLM의 기술적 배경

인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 무엇인지를 설명함으로써 LLM의 기술적 배경을 익히기 시작합니다. 딥러닝과 관련해서는 CNN, RNN, Tranformer 아키텍처를 설명하고, 이 아키텍처들이 언어 모형을 구현하는 데 어떻게 쓰일 수 있는지도 설명합니다. 그리고 자연어 처리 기술을 정의하고, 자연어 처리 과업(NLP tasks)과 그 핵심 기술들을 살펴봅니다.

이 섹션은 3개 수업으로 구성되어 있습니다.

  • 수업 4: 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개요

  • 수업 5: 딥러닝의 역할

  • 수업 6: 자연어 처리 개요

언어 모형을 구현하는 기술 구조를 깊이 이해합니다.

3⃣ 섹션 3: LLM의 기본 개념

인간의 언어 모형과 기계의 언어 모형을 비교하고, 또한 일반적인 언어 모형과 대규모 언어 모형의 차이점을 살펴봅니다. 언어 모형의 발달해 온 과정도 살피고, 구조와 기능 및 특징을 살펴봅니다. 이 과정에서 어텐션 매커니즘 등의 기술 용어도 설명합니다. 이는 향후 기획 과정에서 기술자나 개발자와 소통을 하는 데 도움이 될 것입니다.

이 수업을 7개 수업으로 구성되어 있습니다.

  • 수업 7: 언어 모형이란

  • 수업 8: 언어 모형의 발달 순서

  • 수업 9: 언어 모형(LM)과 대규모 언어 모형(LLM)의 차이 비교

  • 수업 10: LLM의 구조와 기능

  • 수업 11: LLM의 주요 특징

  • 수업 12: LLM의 주요 구성 요소

  • 수업 13: LLM의 발전 배경

언어 모형의 원리와 개념을 신경망 수준까지 파고 들어 깊이 있게 설명합니다.

이 강의를 만든 사람

  • 현재: IT 분야 자문, 강의, 저작, 번역

  • 과거: 다양한 IT 관련 경력


수강 전 참고 사항


실습 환경

  • 이론 중심의 강의라서 특별한 실습 환경이 필요하지 않습니다.

  • 그렇지만 챗지피티(ChatGPT) 같은 것을 사용해 가상의 기획 연습을 해 보면 좋습니다.

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식: PDF 형식으로 된 강의 교안 제공

  • 분량 및 용량: 각 수업별 학습 자료 제공

선수 지식 및 유의사항

  • 특별한 선수 지식은 필요하지 않습니다. LLM 응용 서비스를 기획하는 데 필요한 배경 지식도 설명하기 때문입니다..

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • LLM과 연동하는 서비스를 체계적으로 기획해 보고 싶은 기획자

  • LLM 응용 사업을 준비하는 경영진

  • LLM 연동 프로젝트를 진행하는 개발자

안녕하세요
아리가람입니다.

163

수강생

4

수강평

5.0

강의 평점

12

강의

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발 경력이 있습니다.

커리큘럼

전체

13개 ∙ (5시간 33분)

해당 강의에서 제공:

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