[LLM 개발 이론 강좌] 1편, 대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

이 강좌에서 배우는 내용

• 대규모 언어 모형(LLM)의 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

  • 📌 생성형 AI와 LLM의 핵심 개념을 명확히 이해할 수 있습니다.

  • 📌 LLM을 제작하는 데 필요한 전 과정(대규모 컴퓨팅 자원 활용 제외)을 다룹니다(아래 그림 참조).

  • 📌 데이터 수집, 전처리, 훈련, 평가 같은 필수 단계를 세부적으로 살펴볼 수 있습니다.

  • 📌 RLHF(인간 의견 반영 강화학습)와 같은 최신 기술을 활용한 미세조정 과정까지 소개합니다.

이 강좌의 핵심 특징

📌 전반적인 내용을 비전공자도 이해할 수 있게 쉽고 자세하게 설명합니다.

📌 핵심 원리에 대해서는 글과 그림을 필기하며 상세하게 설명합니다(아래 그림 참조).

수강 후에는

• 생성형 인공지능의 정의, 특징, 그리고 언어 모형의 원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기술의 기본을 명확히 설명할 수 있게 됩니다.

• 데이터 수집부터 전처리, 모델 선택, 훈련, 평가 및 유지보수에 이르는 LLM 제작 전 과정을 이해할 수 있습니다.

• 사전훈련, 전이학습, 미세조정, 그리고 RLHF(강화학습을 이용한 인간 의견 반영) 기술을 활용해 특정 문제를 해결할 수 있게, 언어 모형을 제작하는 과정을 이론 중심으로 이해할 수 있게 됩니다.