Super Study Guide: 트랜스포머와 대형 언어 모델
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.
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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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About the Authors
Afshine Amidi is an Adjunct Professor at Stanford University, where he teaches two AI courses: "CME 295 - Transformers & Large Language Models" and "CME 296 - Diffusion & Large Vision Models". In addition to his academic work, he currently leads LLM efforts for promotional writing at Netflix. Previously, he worked at Uber and at Google on the Gemini team. He holds a Bachelor’s and a Master’s Degree from École Centrale Paris and a Master’s Degree from MIT.
Shervine Amidi is an Adjunct Professor at Stanford University where he teaches two AI courses: "CME 295 - Transformers & Large Language Models" and "CME 296 - Diffusion & Large Vision Models". In addition to his academic work, he currently leads LLM efforts for enterprise productivity at Netflix. Previously, he worked at Uber and at Google on the Gemini team. He holds a Bachelor’s and a Master’s Degree from École Centrale Paris and a Master’s Degree from Stanford University.
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