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25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬
생성 AI 기초부터 모델 구현까지 단계별 LLM 학습서
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책소개
목차
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Chapter 1 생성 AI
__01-1 _ 생성 AI란? __01-2 _ 튜링 테스트 ______실습01 챗GPT의 튜링 테스트 __01-3 _ AI의 정의 __01-4 _ 검색 엔진 빙 코파일럿 ______실습02 질의 응답하기 ______실습03 이미지 생성하기 ______실습04 이미지로 질의 응답하기 __01-5 _ AI의 역사와 생성 AI __01-6 _ 파이썬 프로그램 환경 ______실습05 첫 파이썬 코딩 __01-7 _ AI 다트머스 회의 ______실습06 숫자 이미지 그리기 ______실습07 전결합형 신경망 정의하기 ______실습08 학습 전 추론: 더미 데이터 ______실습09 학습 전 추론: 테스트 데이터 ______실습10 전처리: 데이터 정규화 ______실습11 학습 데이터 및 테스트 데이터 분할 ______실습12 신경망 학습시키기 ______실습13 성과 평가하기 ______실습14 추론 및 시각화하기 __01-8 _ 머신러닝 __01-9 _ Word2Vec으로 King-Man+Woman 계산 ______실습15 Word2Vec, 유사한 단어 찾아 정렬하기 __01-10 _ 딥러닝 ______실습16 Sentence-Transformer를 활용한 문장의 유사도 측정하기 __01-11 _ 디퓨전 모델과 MMM ______실습17 텍스트로 이미지 생성하기 Chapter 2 LLM 기본 편 __02-1 _ 언어 모델이란? __02-2 _ n-gram 언어 모델 ______실습18 n-gram 언어 모델 기본형 만들기 ______실습19 응용 n-gram 언어 모델 만들기 __02-3 _ RNN 언어 모델 ______실습20 RNN 언어 모델 __02-4 _ Seq2Seq 모델과 셀프 어텐션 메커니즘 __02-5 _ 트랜스포머 ______실습21 트랜스포머를 이용한 신경망 기계 번역하기 Chapter 3 LLM 심화 편 __03-1 _ GPT ______실습22 GPT, picoGPT 실행하기 ______실습23 GPT로 한국어 문장 생성하기 __03-2 _ BERT ______실습24 BERT 파인튜닝으로 영문 뉴스 기사 분류하기 __03-3 _ Text-to-Text 트랜스포머, T5 __03-4 _ 스케일링 법칙 __03-5 _ 언어 모델 퓨샷 학습기 __03-6 _ FLAN __03-7 _ InstructGPT(RLHF, PPO) __03-8 _ RLHF에서 DPO로 __03-9 _ MoE __03-10 _ Sparse MoE ______실습25 나만의 LLM 파인튜닝하기 |
저자 소개2
와세다대학에서 School of Fundamental Science and Engineering을 전공했다. 관심 연구 분야로는 컴퓨터 네트워크 보안, 데이터마이닝, 머신러닝, 딥러닝 등이 있다.
미국 주립대 University of Central Oklahoma에서 MBA, MSBA 학위 및 SAS Enterprise Miner 자격증을 취득했다. 한국인터넷진흥원 조사 분석 팀장을 역임했고 데이터 분석, 챗GPT, 코파일럿, 엑셀, 오렌지3, 파이썬, 파이토치, 트랜스포머, 자연어 처리 과목으로 다수 기업 및 대학에 출강 중이다. 저서로는 『엑셀 데이터 분석 with 챗GPT』, 『오렌지3 데이터 분석 with 파이썬』, 『플로우가 보이는 머신러닝 프로젝트』가 있으며 현재 컴퍼스랩의 Data Analyst 및 한국 열린 사이버 대학 특임 교수로 재직 중이다.
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품목정보
- 발행일
- 2024년 07월 18일
- 쪽수, 무게, 크기
- 264쪽 | 170*232*20mm
- ISBN13
- 9791193083192
출판사 리뷰
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이 책은 파이토치, 허깅페이스, 파이썬 등으로 구성된 25개의 실습 과제로 생성 AI와 대규모 언어 모델, 즉 LLM의 기초와 최신 기술 동향을 살펴봅니다. 먼저 개념과 이론을 살펴보고 연계된 실습을 진행한 다음 코드를 한 줄씩 상세하게 살펴보면서 이해를 높일 수 있도록 구성하였습니다. 실습은 간단하게는 프롬프트로 이미지를 생성하는 것부터 데이터 전처리, 추론 및 시각화 등을 통해 실제로 생성 AI를 구축하거나 파이토치, 허깅페이스, 파이썬 코드를 작성하는 방식으로 구성되어 있습니다. 이 책은 총 3개의 파트로 구성되어 있으며 각 파트에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.
Chapter 1. 생성 AI 생성 AI의 정의와 구성, 알아 두어야 할 용어들을 살펴봅니다. 이 책의 실습 환경인 구글 코랩에서 간단한 실습을 통해 AI의 동작 방식을 이해할 수 있습니다. Chapter 2. LLM 기본 편 일상에서 흔히 쓰는 AI의 기반 모델들을 살펴봅니다. n-gram, RNN, Seq2Seq, 트랜스포머 등을 살펴보고 직접 모델을 만들어 보면서 모델을 활용하는 방법을 익히게 됩니다. Chapter 3. LLM 심화 편 더 다양한 모델과 라이브러리를 활용해 고도화된 모델을 만듭니다. GPT로 한국어 문장을 생성하기, BERT 파인튜닝으로 영문 뉴스 기사 분류하기와 같은 실습을 진행합니다. 나아가 구글 Gemma-2b, LoRa를 활용해 파인튜닝 과정까지 다룹니다. ★이 책의 대상 독자★ - 기초부터 차근차근 LLM과 생성 AI 지식을 쌓으려는 개발자 - LLM을 활용해 데이터 분석 및 모델링이 필요한 데이터 과학자 - 최신 AI 기술과 모델을 연구하고 활용하려는 AI 연구원 - 생성 AI의 밑바닥부터 구현까지 학습이 필요한 학생 ★이 책의 실습 예제 다운받기★ https://github.com/jasonyim2/book5 |
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