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You can use this page to email Afshine Amidi, Shervine Amidi, 그리고 Yongjin Kim about Super Study Guide: 트랜스포머와 대형 언어 모델.
도서 소개
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
저자 소개
Afshine Amidi is currently teaching the Transformers & Large Language Models workshop at Stanford and is also leading LLM efforts at Netflix. Previously, he worked on the Gemini team at Google and used NLP techniques to solve complex queries. Before that, he worked at Uber Eats to improve the quality of the search and recommendation systems. On the side, Afshine published a few papers at the intersection of deep learning and computational biology. He holds a Bachelor’s and a Master’s Degree from École Centrale Paris and a Master’s Degree from MIT.
Shervine Amidi is currently teaching the Transformers & Large Language Models workshop at Stanford and is also working on the Gemini team at Google to leverage LLMs for action-based queries. Previously, he worked on applied machine learning problems for recommender systems at Uber Eats where he focused on representation learning to better surface dish recommendations. On the side, Shervine published a few papers at the intersection of deep learning and computational biology. He holds a Bachelor’s and a Master’s Degree from École Centrale Paris and a Master’s Degree from Stanford University.
