과정상세
LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지
교재제공 고급
LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지
과정요약
| 학습시간 | 24시간 | 난이도 | 고급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 24 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
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학습목표
- 프롬프트 엔지니어링에서부터 파인튜닝, RAG, PEFT 등 LLM 관련 다양한 기법을 체득한다
- AI 서비스를 위해 원하는 결과값을 도출할 수 있는 맞춤형 AI 챗봇을 구현한다
학습대상
- 생성 AI 관련 기술 학습 업데이트가 필요한 DS 연구자
- 언어모델을 활용한 AI 서비스를 개발 중인 연구자 및 개발자
- 실제 서비스를 위해 언어모델 튜닝 및 효율화가 필요한 연구자 및 개발자
과정목차 9
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1 일차
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1. LLM과 GPT 핵심개념
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- 생성 AI의 등장, 트랜스포머 모델
· LLM을 위한 인공지능
· OpenAI API를 활용한 업무 적용
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- 생성 AI의 등장, 트랜스포머 모델
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1. LLM과 GPT 핵심개념
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2. LLM 이슈
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- 허위 정보 생성: 할루시네이션 문제
· 최신 적용 기법: 프롬프트 엔지니어링 / RAG / 파인 튜닝
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- 허위 정보 생성: 할루시네이션 문제
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- 프롬프트 엔지니어링 기법
- 파인 튜닝과 in-context learning 비교
- in-context learning 소개
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- LangChain, RAG 기본 개념 이해 및 환경 설정
- Vector Database 소개
- RAG 외부 저장소를 참조하여 Open-book query 모델 생성
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4. LangChain을 활용한 RAG
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- LangChain 개요 및 환경 설정
- LangChain 심화 학습
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- LangChain 개요 및 환경 설정
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- 오픈 소스 LLM 활용하기
- 파인 튜닝의 원리와 Instruction Tuning 실습
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- 파인 튜닝의 한계점
- PEFT 소개
- 튜닝 기법별 원리 이해 및 실습
· LoRA, prefix tuning, prompt tuning
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7.미니 종합 프로젝트
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- 텍스트 문서로부터 맞춤형 LLM 어플리케이션 만들기
(예시) 여행 챗봇 만들기
소설 내용 바탕의 인터뷰 봇 만들기
텍스트 문서로부터 맞춤형 챗봇 만들기
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- 텍스트 문서로부터 맞춤형 LLM 어플리케이션 만들기
- - 구현한 LLM 어플리케이션 실제 웹에 호스팅하기
수강후기 69
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5김*우
2024.04.24
요즘 핫한 LLM활용 방법을 배울 수 있어 좋았습니다. LangChain과 프롬프트 엔지니어링으로 챗봇을 구축하고 RAG등의 방법으로 입력 정보기반 챗봇을 구축하는 학습 내용은 실무에서도 적용 방법이 다양할 것으로 기대 됩니다. 수업 중간중간 강사님이 llm관련 다양한 질의응답을 잘 진행 해주셔서 교육과정 외 궁금점도 많이 해결하고 갑니다. -
4.75권*환
2024.04.24
알찬 내용으로 현업에 많은 도움이 될 것 같습니다. -
4이*은
2024.04.24
- 강사가 전문성이 있고 질문에 매우 성실히 답변하고, 항상 수강생에게 적절한 답과 안내를 하기 위해 노력함 - 실습내용의 구성과 실습 시간 배정도 적절해서 잘 따라가며 이해하고 질의응답을 충분히 할 수 있게 구성되어 있음 -
5이*재
2024.04.24
찾아보고 정리하기 어려운 LLM 관련 라이브러리와 기능들을 체계적으로 학습할 수 있었습니다. -
4.25박*현
2024.04.24
교육계획에 제시되었던 내용들이 충실하게 교육되었음. 강사님도 질의응답 등이 원활하게 이루어지도록 유도하고 필요한 부분에 대해서는 추가 자료도 제공해주는 모습이 좋았음. 다만 Fine Tuning 부분에 관심이 있어서 수강하였으나, Fine Tuning 부분의 내용이 생각보다는 많이 다뤄지지 않아서 아쉬움.
LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지 관련과정
교재제공