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위키북스 생성형 AI 프로그래밍
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책소개
목차
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▣ 01장: 생성형 AI 활용 사례, 기본 사항 및 프로젝트 생명 주기
활용 사례 및 작업 파운데이션 모델 및 모델 허브 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기 AWS에서의 생성형 AI AWS에서 생성형 AI를 사용하는 이유 AWS에서 생성형 AI 애플리케이션 구축하기 요약 ▣ 02장: 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습 프롬프트와 컴플리션 토큰 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 구조 ___인스트럭션 ___콘텍스트 퓨샷 추론으로 콘텍스트 내 학습 ___제로샷 추론 ___원샷 추론 ___퓨샷 추론 ___콘텍스트 내 학습이 잘못된 사례 ___콘텍스트 내 학습 모범 사례 프롬프트 엔지니어링 모범 사례 추론 구성 매개변수 요약 ▣ 03장: 대형 언어 파운데이션 모델 대형 언어 파운데이션 모델 토크나이저 임베딩 벡터 트랜스포머 아키텍처 ___입력과 콘텍스트 윈도 ___임베딩 레이어 ___인코더 ___셀프 어텐션 ___디코더 ___소프트맥스 출력 트랜스포머 기반 파운데이션 모델 유형 사전 학습 데이터 세트 스케일링 법칙 컴퓨팅 최적화 모델 요약 ▣ 04장: 메모리와 연산 최적화 메모리 문제 데이터 유형 및 수치 정밀도 양자화 ___fp16 ___bfloat16 ___fp8 ___int8 셀프 어텐션 레이어 최적화 ___플래시 어텐션 ___그룹 쿼리 어텐션 분산 컴퓨팅 ___분산 데이터 병렬 처리 ___완전 샤드 데이터 병렬 처리 ___DDP와 FSDP의 성능 비교 AWS 분산 컴퓨팅 ___아마존 세이지메이커로 완전 샤드 데이터 병렬 처리 ___AWS 뉴런 SDK 및 AWS 트레이니엄 요약 ▣ 05장: 미세 조정 및 평가 인스트럭션 기반 미세 조정 ___Llama 2-Chat ___Falcon-Chat ___FLAN-T5 인스트럭션 데이터 세트 ___다중작업 인스트럭션 데이터 세트 ___FLAN: 다중작업 인스트럭션 데이터 세트 예제 ___프롬프트 템플릿 ___사용자 정의 데이터 세트를 인스트럭션 데이터 세트로 변환하기 인스트럭션 기반 미세 조정 ___아마존 세이지메이커 스튜디오 ___아마존 세이지메이커 점프스타트 ___허깅 페이스용 아마존 세이지메이커 Estimator 평가 ___평가 지표 ___벤치마크 및 데이터 세트 요약 ▣ 06장: 효율적인 매개변수 미세 조정(PEFT) 완전 미세 조정과 PEFT 비교 LoRA와 QLoRA ___LoRA 기본 원리 ___순위 ___목표 모듈과 레이어 ___LoRA 적용 ___LoRA 어댑터와 원본 모델 병합 ___LoRA 어댑터 테넌트별 유지 ___완전 미세 조정과 LoRA 성능 비교 ___QLoRA 프롬프트 튜닝과 소프트 프롬프트 요약 ▣ 07장: 인간 피드백을 통한 강화 학습으로 미세 조정 인간 가치 정렬(Human Alignment): 유용성, 정직성, 무해성 강화 학습 개요 맞춤형 보상 모델 학습하기 ___휴먼인더루프를 활용한 학습 데이터 수집 ___레이블러를 위한 지침 예시 ___인간이 단 주석을 수집하기 위한 아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 활용하기 ___보상 모델을 학습하기 위한 순위 데이터 준비 ___보상 모델 학습하기 기존 보상 모델: 메타의 유해성 판독기 인간 피드백을 통한 강화 학습으로 미세 조정 ___RLHF에서 보상 모델 활용 ___근접 정책 최적화 강화 학습 알고리즘 ___PPO로 RLHF 미세 조정 수행 ___보상 해킹 완화 ___RLHF에서 효율적인 매개변수 미세 조정(PEFT) 활용 RLHF로 미세 조정 모델 평가 ___정성적 평가 ___정량적 평가 ___평가 모델 가져오기 ___평가 지표 집계 함수 정의 ___RLHF 적용 전과 후 평가 지표 비교 요약 ▣ 08장: 모델 배포 최적화 모델 추론 최적화 ___가지치기 ___GPTQ 사후 학습 양자화 ___증류 대규모 모델 추론 컨테이너 AWS 인퍼런시아: 추론 전용 하드웨어 모델 업데이트와 배포 전략 ___A/B 테스트 ___섀도 배포 지표와 모니터링 오토스케일링 ___오토스케일링 정책 ___오토스케일링 정책 정의 요약 ▣ 09장: RAG와 에이전트를 활용한 맥락 인식 추론 애플리케이션 대규모 언어 모델의 한계 ___환각 ___지식 단절 RAG ___외부 지식 소스 ___RAG 워크플로 ___문서 로딩 ___청킹 ___문서 검색과 순위 재정렬 ___프롬프트 증강 RAG 오케스트레이션과 구현 ___문서 로딩과 청킹 ___벡터 임베딩 저장소와 검색 ___검색 체인 ___최대 한계 관련성(MMR)을 활용한 순위 재정렬 에이전트 ___ReAct 프레임워크 ___프로그램 지원 언어 프레임워크 생성형 AI 애플리케이션 FMOps: 생성형 AI 프로젝트의 생명 주기 운영 ___실험 단계 고려 사항 ___개발 단계 고려 사항 ___운영 배포 단계 고려 사항 요약 ▣ 10장: 멀티모달 파운데이션 모델 활용 사례 멀티모달 프롬프트 엔지니어링 활용 예시 이미지 생성과 품질 향상 ___이미지 생성 ___이미지 편집 및 품질 향상 인페인팅, 아웃페인팅, 뎁스 투 이미지 ___인페인팅 ___아웃페인팅 ___뎁스 투 이미지 이미지 캡셔닝과 시각적 질의응답 ___이미지 캡셔닝 ___콘텐츠 조정 ___시각적 질의응답 모델 평가 ___텍스트-이미지 생성형 작업 ___이미지-텍스트 생성형 작업 ___비언어적 추론 확산 아키텍처 기본 사항 ___순방향 확산 ___역방향 확산 ___U-Net 스테이블 디퓨전 2 아키텍처 ___텍스트 인코더 ___U-Net과 확산 과정 ___텍스트 컨디셔닝 ___교차 어텐션 ___스케줄러 ___이미지 디코더 스테이블 디퓨전 XL 아키텍처 ___U-Net과 교차 어텐션 ___정제기 ___컨디셔닝 요약 ▣ 11장: 스테이블 디퓨전을 통한 생성 제어와 미세 조정 ControlNet 미세 조정 ___드림부스 ___드림부스와 PEFT-LoRA ___Textual Inversion 인간 피드백을 통한 강화 학습으로 인간 가치 정렬 요약 ▣ 12장: 아마존 베드록 - 생성형 AI 관리형 서비스 베드록 파운데이션 모델 ___아마존 타이탄 파운데이션 모델 ___Stability AI의 스테이블 디퓨전 파운데이션 모델 베드록 추론 API 대규모 언어 모델 ___SQL 코드 생성 ___텍스트 요약 ___임베딩 미세 조정 에이전트 멀티모달 모델 ___텍스트로 이미지 생성 ___이미지로 이미지 생성 데이터 프라이버시와 네트워크 보안 거버넌스와 모니터링 요약 |
저자 소개8
Chris Fregly
캘리포니아 샌프란시스코에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 솔루션 아키텍트이다. 그는 모든 AWS 인증을 보유하고 있다. 글로벌 Generative AI on AWS 밋업의 공동 창립자이기도 하며, 전 세계 AI 및 머신러닝 밋업과 콘퍼런스에서 정기적으로 강연한다. 이전에는 Databricks와 Netflix에서 엔지니어로 일하며, 확장성 있는 빅데이터 및 머신러닝 제품과 솔루션을 개발했다. 또한 『AWS 기반 데이터 과학』(한빛미디어, 2023)의 공동 저자이기도 하다.
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Antje Barth
캘리포니아 샌프란시스코에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 개발자 애드보킷이다. 그녀는 글로벌 Generative AI on AWS 밋업과 뒤셀도르프 Women in Big Data 지부의 공동 창립자이다. 안체는 전 세계 AI 및 머신러닝 콘퍼런스와 밋업에서 자주 강연한다. AWS에 합류하기 전에는 MapR과 Cisco에서 솔루션 엔지니어로 일하며, 개발자가 AI와 머신러닝 분야에서 빅데이터, 컨테이너, 쿠버네티스 플랫폼을 활용할 수 있도록 도왔다. 그녀 역시 『AWS 기반 데이터 과학』의 공동 저자이다.
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Shelbee Eigenbrode
콜로라도 덴버에 위치한 아마존 웹 서비스의 생성형 AI 부문 수석 솔루션 아키텍트이다. 그녀는 덴버 Women in Big Data 지부의 공동 창립자이다. 셸비는 6개의 AWS 인증을 보유하고 있으며, 23년 동안 여러 산업과 기술, 역할을 망라하는 기술 분야에서 일해 왔다. 그녀는 DevOps와 머신러닝 분야의 전문 지식을 활용해 대규모 머신러닝 작업 구현에 주력하고 있다. 다양한 기술 영역에서 35개 이상의 특허를 출원한 셸비는 지속적인 혁신과 데이터를 활용한 비즈니스 성과 창출에 열정을 가지고 있다.
삼성SDS 협업솔루션 개발 관리자로서, 20여 년간 다양한 SI 프로젝트와 솔루션 개발 프로젝트에서 아키텍트, 프로그램 매니저로 활동 중이다. 현재 사내 생성형 AI 솔루션 개발을 리딩하고 있다.
삼성SDS 수석 엔지니어로, 다양한 대형 프로젝트와 솔루션 구축 업무를 수행했다. 현재는 생성형 AI 관련 개발을 리딩하고 있으며, AI를 활용한 고객 경험 향상에 앞장서고 있다.
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삼성SDS에서 소프트웨어 아키텍트 및 프로그래머로 일하고 있다. 스프링 부트, 카프카, 엘라스틱서치 등 다양한 백엔드 기술 스택 및 효율적인 아키텍처에 관심이 많다.
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삼성SDS에서 소프트웨어 개발자로 근무 중이다. NLP와 NLG 관련 일을 시작으로 현재는 AWS 기반의 프롬프트 엔지니어링 업무를 수행하며, 파인 튜닝, 모델 평가 등 생성형 AI 관련 기술에 관심이 많다.
품목정보
- 발행일
- 2024년 10월 24일
- 쪽수, 무게, 크기
- 328쪽 | 175*235*14mm
- ISBN13
- 9791158395513
출판사 리뷰
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★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 생성형 AI를 비즈니스 현장에 적용하는 방법 ◎ 작업에 가장 적합한 생성형 AI 모델을 결정하는 방법 ◎ 프롬프트 엔지니어링과 콘텍스트 내 학습을 수행하기 ◎ 저순위 적응(LoRA)으로 데이터 세트에 맞게 생성형 AI 모델을 미세 조정하기 ◎ 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)으로 생성형 AI 모델을 인간의 가치에 맞추는 방법 ◎ 검색 증강 생성(RAG)으로 모델을 증강하기 ◎ 랭체인, ReAct 같은 라이브러리를 활용해 에이전트와 액션을 개발하기 ◎ 아마존 베드록으로 생성형 AI 애플리케이션을 만드는 방법 |
25,200원
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