LLM 가이드 (대규모 언어 모델): 생성형 AI의 기초 이해

최근 몇 년간 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 혁신적인 발전 중 하나는 GPT, BERT, T5와 같은 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 등장입니다. 이러한 모델은 방대한 데이터셋을 활용해 고도화된 텍스트 생성 및 이해 능력을 보여주며, 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 이 글은 엔지니어를 위한 종합 가이드로서, LLM의 기본 개념, 학습 방법, 실제 활용 사례를 설명합니다. 이미 머신러닝과 NLP에 관심이 있거나 LLM 기반 개발에 도전하려는 분들에게 유용한 통찰을 제공할 것입니다.

LLM 입문: 목차

  1. LLM이란 무엇인가?
    1. 정의와 개요
    2. NLP에서의 역할
    3. 기계학습과의 비교
  2. LLM의 기초
    1. 트랜스포머 모델 설명
    2. 어텐션 메커니즘
    3. 주요 LLM 모델: BERT, GPT, T5
  3. LLM 학습
    1. 데이터셋과 전처리
    2. 학습 단계 개요
    3. 파인튜닝과 전이학습
  4. LLM 활용
    1. 텍스트 생성
    2. 질의응답
    3. 번역과 요약
    4. 코드 생성
  5. LLM 활용 시 고려사항
    1. 편향과 윤리적 문제
    2. 연산 자원과 비용
    3. 실시간 처리 과제
  6. LLM 체험
    1. 오픈소스 도구와 API
    2. Python 구현 예시

  7. LLM의 미래와 과제

    1. 모델 진화와 확장
    2. 효율적 학습 기법
    3. 멀티모달 통합

이제 LLM이란 무엇인가?부터 시작해봅시다.

 
LLM이란 무엇인가? NLP에서의 대규모 언어 모델 가이드 >
게시일: 2024-09-01
마지막 업데이트 날짜: 2025-09-12
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RECEIPTROLLER의 CTO이자 창립자. 데이터 중심, 혁신 지향, 항상 호기심 많은 사람.

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