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Course Outline
소규모 언어 모델(SLM) 소개
- 언어 모델 개요
- 대규모 언어 모델에서 소규모 언어 모델로의 진화
- SLM의 아키텍처 및 설계
- SLM의 장점과 한계
기술 기반
- 신경망 및 매개변수 이해
- SLM 교육 프로세스
- 데이터 요구 사항 및 모델 최적화
- 언어 모델에 대한 평가 측정항목
자연어 처리 분야의 SLM
- SLM을 사용한 텍스트 생성
- 언어 번역 및 현지화
- 감성 분석 및 텍스트 분류
- 질문 답변 및 챗봇
SLM의 실제 적용
- 모바일 애플리케이션: 온디바이스 언어 처리
- 임베디드 시스템: IoT 장치의 SLM
- 개인 정보 보호 AI: 로컬 데이터 처리
- 엣지 컴퓨팅: 대기 시간이 짧은 환경의 SLM
사례 연구
- SLM의 성공적인 배포 분석
- 산업별 애플리케이션(헬스케어, Finance 등)
- 비교 연구: SLM과 생산 중인 대형 모델
향후 방향
- SLM 연구 동향
- 확장 및 배포의 과제
- 윤리적 고려와 책임 있는 AI
- 앞으로 나아갈 길: 차세대 SLM
실습 워크숍
- 텍스트 생성을 위한 간단한 SLM 구축
- SLM을 모바일 앱에 통합
- 특정 작업을 위한 SLM 미세 조정
- 성능 분석 및 모델 해석성
캡스톤 프로젝트
- SLM 적용을 위한 문제 공간 식별
- SLM 솔루션 설계 및 구현
- 모델 테스트 및 반복
- 프로젝트 및 성과 발표
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍에 대한 지식
- 신경망 및 딥러닝에 대한 지식
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
- AI 매니아
14 Hours