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이 책은 면접 준비, 프로젝트 진행, 또는 순수한 지적 호기심을 위해 대규모 언어 모델의 내부 구조와 작동 원리를 이해하고 싶은 모든 분들을 위한, 그림으로 설명하는 핵심 가이드입니다.

이 책은 총 5개의 파트로 구성되어 있습니다:

기초: 신경망 입문부터 훈련, 평가에 필요한 핵심 딥러닝 개념까지
임베딩: 토큰화 알고리즘, 단어 임베딩(word2vec), 그리고 문장 임베딩(RNN, LSTM, GRU)
트랜스포머: 셀프 어텐션 메커니즘의 등장 배경, 인코더-디코더 구조의 상세한 분석, 그리고 BERT, GPT, T5와 같은 대표 모델들
대형 언어 모델: 최고 성능을 내는 최신 모델들, 프롬프트 엔지니어링 팁, 그리고 미세 조정(SFT, PEFT)과 선호도 튜닝(RLHF, DPO)을 통한 모델 최적화 방법
응용: 감성 추출, 기계 번역, 문서 요약, 검색 증강 생성(RAG) 등 다양한 실제 적용 사례

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