강의

LLM

거대 언어 모델이 움직이는 원리를 짧은 편으로 나눠 설명합니다. 한 편에 개념 하나만 다룹니다.

  1. 01LLM 이해하기준비 중
  2. 02텍스트 토큰화준비 중
  3. 03데이터 샘플링과 임베딩준비 중
  4. 04셀프 어텐션9편
  5. 05코잘·멀티 헤드 어텐션준비 중
  6. 06GPT 구성 요소준비 중
  7. 07트랜스포머 블록과 GPT 완성준비 중
  8. 08생성 평가와 사전 훈련준비 중
  9. 09디코딩 전략과 가중치 로드준비 중
  10. 10분류 미세 튜닝 준비준비 중
  11. 11분류 헤드와 훈련준비 중
  12. 12지시 데이터셋 구축준비 중
  13. 13지시 미세 튜닝과 평가준비 중
  14. 14훈련 루프 고급 기법준비 중
  15. 15LoRA 미세 튜닝준비 중