모델 미세조정 및 대규모 언어 모델(LLM) 교육 과정

미세조정 개요

• 미세조정이란 무엇인가?
• 미세조정의 활용 사례 및 장점
• 사전 훈련된 모델과 전이 학습에 대한 개요

미세조정을 위한 준비 단계

• 데이터셋 수집 및 정제 방법
• 작업별 데이터 요구사항 파악하기
• 탐색적 데이터 분석과 전처리 기법

미세조정 기술들

• 전이 학습 및 특징 추출 방법
• Hugging Face를 활용한 트랜스포머 모델 미세조정법
• 지도학습과 비지도학습을 위한 미세조정 기법 비교

대규모 언어 모델(LLM)의 미세조정

• NLP 작업(예: 텍스트 분류, 요약 등)을 위한 LLM 적응법
• 자체 데이터셋을 이용한 LLM 훈련 절차
• 프롬프트 엔지니어링으로 LLM의 동작 방식 제어하기

최적화 및 평가 방법

• 하이퍼파라미터 튜닝 기법
• 모델 성능의 객관적인 평가 방법
• 과적합 및 과소적합 문제 해결책

미세조정 규모 확장 전략

• 분산 처리 시스템을 활용한 모델 미세조정법
• 확장성 향상을 위한 클라우드 기반 솔루션 활용 방안
• 대규모 미세조정 프로젝트 사례 분석

최상의 실무 방법 및 주요 도전 과제

• 성공적인 미세조정을 위한 모범 사례
• 일반적으로 발생하는 문제와 이에 대한 해결 전략
• AI 모델 미세조정 시 준수해야 할 윤리적 가이드라인

고급 주제(선택 과목)

• 다중 모달 모델의 미세조정법
• 제로샷 학습 및 소수샷 학습 기법
• LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법에 대한 심층 탐구

요약 및 향후 학습 방향 제시