[LLM 응용 기획 강좌] 1편, LLM의 기초 이해

LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

10명 이 수강하고 있어요.

아리가람

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?

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

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

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.

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발 경력이 있습니다.

커리큘럼

전체

13개 ∙ (5시간 33분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. LLM이 필요한 이유

3개 ∙ (44분)

수업 1. LLM의 정의
20:15
수업 2. LLM의 중요성
18:30
수업 3. LLM의 응용 분야
06:14

섹션 2. LLM의 기술적 배경

3개 ∙ (3시간 11분)

섹션 3. LLM의 기본 개념

7개 ∙ (1시간 36분)

수업 7. 언어 모형이란?
24:58
수업 8. 언어 모형의 발달 순서
12:15
수업 9. 언어 모형(LM)과 대규모 언어 모형(LLM)의 차이
18:48
수업 10. LLM의 구조와 기능
08:06
수업 11. LLM의 주요 특징
12:32
수업 12. LLM의 주요 구성 요소
10:26
수업 13. LLM의 발전 배경
09:48

강의 게시일: 2025. 02. 04.

마지막 업데이트일: 2025. 02. 05.

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

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