방카@Dev

https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=343185652&start=slayer LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발LLM의 기본 아키텍처에서 출발해 애플리케이션의 요구사항에 맞춰 LLM을 길들이고 제한된 컴퓨팅 환경에서 동작하게 경량화해서 원활하게 서빙하게끔 기초를 다진 다음에 RAG라는 LLM의 대표적인www.aladin.co.kr토큰임베딩 : 임베딩을 통해 숫자 집합인 임베딩으로 입력값 변환위치임베딩 : 트랜스포머는 순차적인 처리 방식을 버리고 모든 입력을 동시 처리 하기 때문에 순서 정보가 사라지므로, 위치 인코딩을 통해 순서 정보 추가 인코더(Encoder) : 언어를 이해하는 역할디코더(Decoder) : 언어를 생성하는 역할자기회귀적..

Let’s build GPT, Andrej Karpathy https://youtu.be/kCc8FmEb1nY?si=74Y-zuzWP__atGzUBuild a Large Language Model from scratch(번역) https://wikidocs.net/book/15693 Build a Large Language Model (From Scratch)_번역원문 출처 - https://www.amazon.com/Build-Large-Language-Model-Scratch/dp/1633437167 - https://www…wikidocs.netPytorch로 시작하는 딥러닝 입문 https://wikidocs.net/book/2788

9.20(금) 강남 코엑스에서 개최되었던 패스트캠퍼스가 주관하는 젠콘AI 컨퍼런스에 다녀왔습니다.얼리버드 티켓으로 10만원 정도 지출하고 다녀왔는데 부서에 무료 티켓이 풀렸더군요. 전반적으로 오전에는 엔비디아, 마이크로소프트의 자체 LLMOps 플랫폼에 대한 개괄적인 소개가 주를 이뤘고 오후에는 파인튜닝, RAG 등 LLM 관련 스킬에 대한 강의가 준비되었습니다.  확실히 엔비디아나 Azure 기반 LLMops 클라우드 플랫폼은 매력적인 것 같아요. H100을 모아서 온프로미스 환경을 구축할 생각이 없는 기업 입장에서는 쉽고 간편하게 LLM 어플리케이션을 구축할 수 있을 것 같았습니다.  오후에 진행되었던 컨퍼런스의 주제같은 경우, 아무래도 개발자들이 모인 컨퍼런스이기에 더욱 흥미로울만한 주제인 Fine..