LLM 파인튜닝 A to Z : 데이터 구축부터 API 배포까지
강의소개
강의정보
| 학습개요 |
데이터 구축부터 API 배포까지 완성하는 LLM 파인튜닝 A to Z! 자연어 처리 기초부터 SFT 파인튜닝, 모델 평가, 데이터셋 구축, API 배포까지 실무 전 과정을 담았습니다. |
|---|---|
| 학습목표 |
1) SFT, DPO, GRPO 의 차이점을 이해하고 적재적소에 활용하며 모델을 학습할 수 있다. 2) 데이터 준비, 모델 학습, 성능 평가 전 과정에 대해 익히고 각각의 과정을 개선해 나가며 모델의 성능을 발전 시키는 방법을 학습한다. 3) 최신 LLM 트렌드와 실무 활용 능력을 갖출 수 있다. |
| 학습대상 |
|
강사이력
[경력]
|
강의목차
-
강의정보 번호 강의명 1강언어 모델의 출발점! 자연어 처리 이해2강언어모델의 작동원리 이해하기 13강언어모델의 작동원리 이해하기 24강요즘 언어 모델 알아보기5강Runpod을 통한 GPU 활용하기6강[LLM 파인튜닝 & 벤치마킹] SFT 언어 모델 학습7강[LLM 파인튜닝 & 벤치마킹] 언어 모델 평가8강[데이터셋 구축과 모델 파인튜닝] SFT 심화 : 메모리 최적화 학습 -
강의정보 번호 강의명 9강[데이터셋 구축과 모델 파인튜닝] HuggingFace10강[데이터셋 구축과 모델 파인튜닝] 학습 데이터셋 구축11강[학습 추적과 성능 검증] WandB : 나만의 모델 학습12강[학습 추적과 성능 검증] LLM-Judge : 학습 모델 평가13강[모델 정렬과 고도화] DPO를 활용한 언어 모델 학습14강[모델 정렬과 고도화] GRPO를 활용한 언어 모델 학습15강파인튜닝 모델 세상에 내보내기16강뒤쳐지지 않는 LLM 전문가 되기
