Introduction to Large Language Models (LLMs) 교육 과정
Large Language Models (LLMs)은 주어진 입력이나 맥락을 기반으로 자연어 텍스트를 생성할 수 있는 딥 신경망 모델입니다. 이들은 다양한 도메인과 소스의 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련되었으며, 자연어의 구문적, 의미적 패턴을 포착할 수 있습니다. LLM은 텍스트 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등과 같은 다양한 자연어 작업에서 인상적인 결과를 얻었습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 자연어 작업에 대규모 언어 모델을 사용하려는 초급에서 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 인기 있는 LLM을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- 기본 LLM을 만들고 사용자 정의 데이터 세트에 맞춰 미세 조정합니다.
- 텍스트 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 작업에 LLM을 활용하세요.
- TensorBoard, PyTorch Lightning, Hugging Face Datasets와 같은 도구를 사용하여 LLM을 디버그하고 평가합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
소개
- Large Language Models (LLMs)는 무엇입니까?
- LLM 대 기존 NLP 모델
- LLM 기능 및 아키텍처 개요
- LLM의 과제와 한계
LLM 이해
- LLM의 수명 주기
- LLM의 작동 방식
- LLM의 주요 구성 요소: 인코더, 디코더, 어텐션, 임베딩 등
시작하기
- 개발 환경 설정
- 개발 도구로 LLM 설치, 예: Google Colab, Hugging Face
LLM과 함께 일하기
- 사용 가능한 LLM 옵션 탐색
- LLM 생성 및 사용
- 사용자 정의 데이터 세트에 대한 LLM 미세 조정
텍스트 요약
- 텍스트 요약 작업과 그 응용 분야 이해
- 추출 및 추상 텍스트 요약을 위한 LLM 사용
- ROUGE, BLEU 등의 측정 기준을 사용하여 생성된 요약의 품질을 평가합니다.
질문 답변
- 질문 답변 작업과 그 응용 분야 이해
- 오픈 도메인 및 폐쇄 도메인 질문 답변을 위한 LLM 사용
- F1, EM 등의 측정 기준을 사용하여 생성된 답변의 정확도를 평가합니다.
텍스트 생성
- 텍스트 생성 작업과 그 응용 프로그램 이해
- 조건부 및 무조건부 텍스트 생성을 위한 LLM 사용
- 온도, top-k, top-p 등의 매개변수를 사용하여 생성된 텍스트의 스타일, 톤, 내용을 제어합니다.
LLM을 다른 프레임워크 및 플랫폼과 통합
- PyTorch 또는 TensorFlow와 함께 LLM 사용
- Flask 또는 Streamlit을 사용하여 LLM 사용
- Google Cloud 또는 AWS와 함께 LLM 사용
문제 해결
- LLM의 일반적인 오류 및 버그 이해
- TensorBoard를 사용하여 학습 프로세스를 모니터링하고 시각화합니다.
- PyTorch Lightning을 사용하여 훈련 코드를 단순화하고 성능을 개선합니다.
- Hugging Face개의 데이터 세트를 사용하여 데이터를 로드하고 사전 처리합니다.
요약 및 다음 단계
Requirements
- 자연어 처리와 딥러닝에 대한 이해
- Python 및 PyTorch 또는 TensorFlow에 대한 경험
- 기본 프로그래밍 경험
청중
- 개발자
- NLP 애호가
- 데이터 과학자
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- 지도 미세 조정 및 강화 학습을 위한 데이터 세트를 준비합니다.
- 성능, 정확성, 효율성을 위해 AI 모델을 최적화합니다.
- 맞춤형 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼과 LangChain 통합합니다.
- 클라우드 기반 API와 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션을 향상시킵니다.
- 실시간 상호작용을 위해 대화형 에이전트를 클라우드에 확장하고 배포합니다.
- 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 모범 사례를 구현합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain을 사용하여 데이터 검색 및 정리를 자동화합니다.
- Python과 LangChain을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
- Matplotlib 및 LangChain과 통합된 다른 Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
- 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
- Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
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