[LLM 개발 이론 강좌] 2편, LLM의 역사와 발전

이 강의에서 배우는 내용

이 강의에서는 대형 언어 모형(LLM)의 역사와 발전을 중심으로, 최신 기술 동향과 혁신적인 접근 방식을 다룹니다. 강의는 네 개의 주요 섹션으로 구성되어 있으며, 각 섹션은 언어 모형의 기원부터 최신 기술에 이르기까지의 중요한 발전을 체계적으로 소개합니다.

섹션 1: 언어 모형의 기원과 초기 발전

이 섹션에서는 언어 모형의 기초 개념과 초기 연구들에 대해 다룹니다. 언어 처리 기술이 어떻게 발전해왔는지, 그리고 초기의 한계와 도전 과제들에 대해 살펴봅니다.

섹션 2: 트랜스포머 이전의 언어 모형 발전

트랜스포머 모델이 등장하기 전의 언어 모형들을 분석합니다. 특히 RNN, LSTM 등의 모델이 자연어 처리(NLP)에서 어떻게 활용되었고, 그 한계가 무엇이었는지 이해할 수 있습니다.

섹션 3: 트랜스포머 혁명과 대규모 언어 모형의 시대

트랜스포머 모델의 혁신적인 발전이 어떻게 NLP 분야를 혁명적으로 변화시켰는지에 대해 설명합니다. GPT, BERT와 같은 대규모 언어 모형이 어떻게 등장했는지, 그리고 이들이 실용화된 사례를 중점적으로 다룹니다.

섹션 4: 최신 LLM 모형과 기술 발전

이 섹션에서는 최신 LLM 기술들, 특히 멀티모달 처리, 모델 경량화, 디바이스 기반 실행(LLM on Device), 그리고 강화 학습과 Agentic Workflow와 같은 최신 기법들에 대해 다룹니다. 최신 LLM들이 어떻게 발전하고 있으며, 이를 활용한 산업적 응용 사례를 소개합니다.