실무자가 직접 가르치는 대규모 언어 모델(LLM) 공개 강좌

오늘, 평가(evals), 검색 증강 생성(RAG), 파인튜닝 등 다양한 주제를 현업 실무자들이 직접 다루는 워크숍 및 강연 모음인 Mastering LLMs를 공개합니다. 이 강좌가 특별한 이유는 다음과 같습니다:

• 정보 검색, 머신러닝, 추천 시스템, MLOps, 데이터 사이언스 분야의 전문가인 25명 이상의 업계 베테랑들이 직접 가르칩니다. 기존의 지식과 기법을 LLM에 어떻게 적용할 수 있는지 깊이 있게 다루며, 이를 통해 실질적인 경쟁력을 갖출 수 있습니다.
• AI 제품을 만드는 사람들에게 실질적으로 필요한 응용 주제에 집중합니다.
• 누구에게나 무료로 공개됩니다 .

저희의 인기 유료 강좌에서 진행된 강연들을 체계적으로 정리하고 주석을 달았습니다.¹ 이 강좌는 LLM에 어느 정도 경험이 있으며 AI 제품 개선 방법에 대한 가이드가 필요한 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 기술 직군 실무자(IC)를 위한 개론 강좌입니다.

강좌를 최대한 활용하는 방법

사전 요건

이 강좌는 LLM에 대한 기본적인 이해를 전제로 합니다. 경험이 전혀 없다면 A Hacker's Guide to LLMs 시청을 권장합니다. 파인튜닝에 관심이 있다면 Instruction Tuning llama2 튜토리얼도 함께 추천합니다².

학습 자료 탐색하기

이 강좌는 총 40시간 이상의 콘텐츠로 구성되어 있습니다. 효율적으로 학습할 수 있도록 다음과 같은 가이드를 제공합니다:

• 주제별 구성: 평가, RAG, 파인튜닝, 애플리케이션 개발, 프롬프트 엔지니어링으로 분류되어 있습니다.
• 챕터 요약: 각 강연의 주제를 빠르게 파악하고 원하는 부분으로 건너뛸 수 있습니다
• 노트, 슬라이드, 참고 자료: 강연에서 활용된 자료와 추가 학습을 위한 리소스를 함께 제공합니다. 상세한 노트가 포함된 경우도 많습니다!

시작하려면 이 페이지로 이동해 관심 있는 주제를 자유롭게 탐색해 보세요. 본인과 관련 없는 섹션은 건너뛰어도 됩니다. 각 주제 내 강연은 학습 경험을 높일 수 있도록 체계적으로 구성되어 있습니다. 챕터 요약, 노트, 참고 자료를 꼭 확인하세요. 가장 중요한 내용에 집중하고 필요할 때 더 깊이 파고들 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 강좌는 개론 강좌인 만큼 코드보다는 주제 소개에 집중합니다. 배운 내용을 개인 프로젝트에 직접 적용해 보면 이해를 더욱 탄탄히 다질 수 있습니다.

수강생 후기

강좌를 수강한 학생들의 후기를 소개합니다³:

소식 받기

저는 LLM에 대해 꾸준히 공부하면서 발견한 것들과 생각을 나누는 것을 즐깁니다. 이 여정에 관심이 있다면 구독을 고려해 보세요.

구독하면 받을 수 있는 것들:

• LLM에 대한 최신 인사이트를 담은 이메일을 가끔 보내드립니다
• 새로운 콘텐츠 얼리 액세스
• 스팸 없이, 솔직한 생각과 발견만 공유합니다