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5개월 할부 시
초급자를 위해 준비한
[자연어 처리, LLM] 강의입니다.
LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!
✍️
이런 걸
배워요!
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LLM
ChatGPT
자연어처리
SFT
Instruction tuning
Parameter Efficient Finetuning (PEFT)
llamacpp
chat-ui
대형언어모델
NLP
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
LLM을 처음 접하는 사람
나만의 LLM을 만들어보고 싶은 사람
LLM 지식을 정리하고 튜닝도 해보고 싶은 사람
📚
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식,
필요할까요?
Python
안녕하세요
꿈꾸는범블비 입니다.
꿈꾸는범블비 입니다.
📱contact: dreamingbumblebee@gmail.com
커리큘럼
총 24 개
˙ 1시간 58분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 오리엔테이션
1 강
∙ 2분
섹션 1. 자연어처리 오버뷰
10 강
∙ 40분
자연어처리란?
미리보기
03:46
Tokenizer 1.0 - konlpy
02:33
자연어처리 모델 발전과정 - word embedding
04:10
자연어처리 모델 발전과정 - RNN, CNN, Seq2Seq, Attention
05:58
자연어처리 모델 발전과정 - Transformer
미리보기
06:49
Tokenizer 2.0 - wordpiece
01:29
Tokenizer 2.0 - bpe
05:49
Tokenizer 2.0 - 토크나이저 구성
02:19
Language Model - 언어모델이란?
03:21
Language Model - PLMs
03:57
섹션 2. Large Language Model
6 강
∙ 27분
왜 LLM인가? - 언어모델 근황까지
05:21
Instruction Tuning
05:17
Open LLMs - LLaMA 논문리뷰(1)
07:15
Open LLMs - LLaMA 논문리뷰(2)
04:02
Open LLMs - Alpaca +NEFTune
03:47
한국어 Open LLMs
01:55
섹션 3. 모델 튜닝 실습 (Hands-on)
7 강
∙ 48분
PEFT 기반 모델 튜닝 - LoRA
03:18
Quantization - QLoRA, GPTQ, bitsandbytes
04:12
대화 모델 SFT 튜닝하기 - ChatML
03:28
대화 모델 SFT 튜닝하기 - SFTTrainer
04:02
Colab 실습 - Llama2+SFTTrainer
15:41
채팅 데모 만들기 - chat-ui+llamacpp w/ Quantization
03:23
채팅 데모 만들기 - 실습 & 마치며
14:26
강의 게시일 : 2024년 03월 31일
(마지막 업데이트일 : 2024년 04월 06일)
수강평
총 5개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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최근 인공지능 대화모델에 대한 관심이 높아지면서 이 강좌를 수강하게 되었습니다. 강의 내용은 NLP 기초내용부터 대화형 AI 챗봇을 직접 구축하는 전체 과정을 직관적인 레벨에서 쉽게 다루고 있어서 듣기 편했던것 같습니다~!
특히 실습 부분 은 강사분께서 하나하나 친절히 설명해주셔서 어렵지 않게 따라할 수 있었습니다. 실제 프로젝트에서도 앞으로 잘 적용할 수 있을 것 같고 다음 강의도 기대됩니다!
2024-04-04
개인 사이드 프로젝트에 LLM이 필요로 하였는데 이 강의가 많은 도움이 되었습니다. 회사에서도 LLM에 기초를 원하시는 분들에게 추천을 하였습니다. 이 담도 좋은 강의 기대하겠습니다.
2024-04-13
강의는 좋은데요 windows 환경에서 실행하는 방법도 안내를 같이 해주셨으면 좋겠어요.
2024-04-08
최근에 인공지능을 사용한 서비스를 만들고 싶어서 수강하게 되었는데 처음 접하는 사람이 듣기에도 쉽게 설명해주셔서 이해가 잘 되었습니다. 개념설명 후 실습내용도 같이 있어서 더 이해하기 좋았던것 같네요. 앞으로도 좋은 강의 많이 만들어주시면 감사하겠습니다!
2024-04-06
강의가 자연어처리 기초부터 최신 기술 LLM까지의 핵심 내용들을 요약해서 이해하기 쉽게 설명하고 있어서 추천드립니다~ 인공지능에 대해서 기초 지식이 있고 자연어처리 관심 있는 분들한테 강추해요
2024-04-06