멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

과정요약
학습시간	24시간	난이도	고급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명
교재정보	(PDF) LLM 파인튜닝 마스터, 생성형 AI 기초부터 PEFT까지

과정목차 9

1 일차
- 1. LLM과 GPT 핵심개념
  - - 생성 AI의 등장, 트랜스포머 모델
    · LLM을 위한 인공지능
    · OpenAI API를 활용한 업무 적용
- 2. LLM 이슈
  - - 허위 정보 생성: 할루시네이션 문제
    · 최신 적용 기법: 프롬프트 엔지니어링 / RAG / 파인 튜닝
- 3. 프롬프트 엔지니어링
  - - 프롬프트 엔지니어링 기법
    - 파인 튜닝과 in-context learning 비교
    - in-context learning 소개
- 4. LangChain을 활용한 RAG
  - - LangChain, RAG 기본 개념 이해 및 환경 설정
    - Vector Database 소개
    - RAG 외부 저장소를 참조하여 Open-book query 모델 생성
2 일차
- 4. LangChain을 활용한 RAG
  - - LangChain 개요 및 환경 설정
    - LangChain 심화 학습
- 5. 파인 튜닝
  - - 오픈 소스 LLM 활용하기
    - 파인 튜닝의 원리와 Instruction Tuning 실습
- 6. 효율적 튜닝 방법 PEFT (Parameter Efficient Fine Tuning)
  - - 파인 튜닝의 한계점
    - PEFT 소개
    - 튜닝 기법별 원리 이해 및 실습
    · LoRA, prefix tuning, prompt tuning
3 일차
- 7.미니 종합 프로젝트
  - - 텍스트 문서로부터 맞춤형 LLM 어플리케이션 만들기
    (예시) 여행 챗봇 만들기
    소설 내용 바탕의 인터뷰 봇 만들기
    텍스트 문서로부터 맞춤형 챗봇 만들기
  - - 구현한 LLM 어플리케이션 실제 웹에 호스팅하기

평균평점

4.7 / 5.0

집합

교재제공