Course Outline

대규모 언어 모델 소개

  • Natural Language Processing (NLP) 개요
  • Large Language Models (LLMs) 소개
  • LLM 개발에 대한 Meta AI의 기여

Meta AI LLM의 아키텍처 이해

  • 변압기 구조 및 셀프 어텐션 메커니즘
  • 대규모 모델을 위한 훈련 방법론
  • 다른 LLM(GPT, BERT, T5 등)과의 비교

개발 환경 설정

  • Python 및 Jupyter Notebook 설치 및 구성
  • Hugging Face 및 Meta AI의 모델 저장소를 사용하여 작업
  • 훈련을 위해 클라우드 기반 또는 로컬 GPU 사용

Fine-Tuning 및 Meta AI LLM 사용자 정의

  • 사전 훈련된 모델 로딩
  • 도메인별 데이터 세트에 대한 미세 조정
  • 전이 학습 기술

Meta AI LLM을 사용하여 NLP 애플리케이션 구축

  • 챗봇과 대화형 AI 개발
  • 텍스트 요약 및 의역 구현
  • 감정 분석 및 콘텐츠 조정

대규모 언어 모델 최적화 및 배포

  • 추론 속도를 위한 성능 튜닝
  • 모델 압축 및 양자화 기술
  • API 및 클라우드 플랫폼을 사용하여 LLM 배포

윤리적 고려 사항 및 책임 있는 AI

  • LLM에서의 편견 탐지 및 완화
  • AI 모델의 투명성과 공정성 보장
  • AI의 미래 동향 및 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝과 딥러닝에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 자연어 처리(NLP) 개념에 대한 지식

청중

  • AI 연구원
  • 데이터 과학자
  • Machine Learning 엔지니어
  • NLP에 관심 있는 소프트웨어 개발자
 21 Hours

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