연락처 정보

코스 개요

파인튜닝 소개

  • 파인튜닝이란?
  • 파인튜닝의 사용 사례 및 장점
  • 사전 훈련된 모델 및 전이 학습 개요

파인튜닝 준비

  • 데이터셋 수집 및 클리닝
  • 작업별 데이터 요구사항 이해
  • 탐색적 데이터 분석 및 전처리

파인튜닝 기법

  • 전이 학습 및 특징 추출
  • Hugging Face를 사용한 트랜스포머 파인튜닝
  • 감독 학습 대 비감독 학습을 위한 파인튜닝

대규모 언어 모델(LLM) 파인튜닝

  • NLP 작업에 LLM 적응 (예: 텍스트 분류, 요약)
  • 맞춤 데이터셋으로 LLM 학습
  • 프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM 행동 제어

최적화 및 평가

  • 초매개변수 튜닝
  • 모델 성능 평가
  • 과적합 및 과소적합 문제 해결

파인튜닝 작업 확장

  • 분산 시스템에서의 파인튜닝
  • 확장성을 위한 클라우드 기반 솔루션 활용
  • 사례 연구: 대규모 파인튜닝 프로젝트

모범 사례 및 과제

  • 파인튜닝 성공을 위한 모범 사례
  • 일반적인 과제 및 문제 해결
  • AI 모델 파인튜닝의 윤리적 고려사항

고급 주제 (선택사항)

  • 멀티모달 모델 파인튜닝
  • 제로 샷 및 퓨 샷 학습
  • LoRA (저랭크 적응) 기법 탐구

요약 및 다음 단계

요건

  • 머신러닝 기본 원리에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 사전 훈련된 모델 및 그 적용 사례에 대한 친숙함

대상

  • 데이터 사이언티스트
  • 머신러닝 엔지니어
  • AI 연구원
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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