쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 또는 내향인만의 무기
땅끝
2024-12-18 10:31
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본문
쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
도서명 : 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
저자/출판사 : 시난 오즈데미르, 한빛미디어
쪽수 : 312쪽
출판일 : 2024-02-01
ISBN : 9791169211932
정가 : 28000
Part 1 LLM 소개
Chapter 1 LLM
_1.1 LLM이란?
__1.1.1 LLM 정의
__1.1.2 LLM 주요 특징
__1.1.3 LLM 작동 원리
_1.2 현재 많이 사용되는 LLM
__1.2.1 BERT
__1.2.2 GPT-4와 ChatGPT
__1.2.3 T5
_1.3 도메인 특화 LLM
_1.4 LLM을 이용한 애플리케이션
__1.4.1 전통적인 자연어 처리(NLP) 작업
__1.4.2 자유로운 텍스트 생성
__1.4.3 정보 검색/신경망 의미 기반 검색
__1.4.4 챗봇
_1.5 마치며
Chapter 2 LLM을 이용한 의미 기반 검색
_2.1 들어가는 글
_2.2 작업
__2.2.1 비대칭적 의미 기반 검색
_2.3 솔루션 개요
_2.4 구성 요소
__2.4.1 텍스트 임베더
__2.4.2 문서 청킹
__2.4.3 벡터 데이터베이스
__2.4.4 파인콘
__2.4.5 오픈 소스 대안
__2.4.6 검색 결과 재순위화
__2.4.7 API
_2.5 통합
__2.5.1 성능
_2.6 클로즈드 소스 구성 요소의 비용
_2.7 마치며
Chapter 3 프롬프트 엔지니어링의 첫 번째 단계
_3.1 들어가는 글
_3.2 프롬프트 엔지니어링
__3.2.1 언어 모델에서 정렬
__3.2.2 직접 요청하기
__3.2.3 퓨샷 학습
__3.2.4 출력 구조화
__3.2.5 페르소나 지정하기
_3.3 여러 모델과 프롬프트 작업하기
__3.3.1 ChatGPT
__3.3.2 Cohere
__3.3.3 오픈 소스 프롬프트 엔지니어링
_3.4 ChatGPT와 Q/A 챗봇 만들기
_3.5 마치며
Part 2 LLM 활용법
Chapter 4 맞춤형 파인튜닝으로 LLM을 최적화하기
_4.1 들어가는 글
_4.2 파인튜닝과 전이학습: 기초 안내서
__4.2.1 파인튜닝 과정
__4.2.2 파운데이션 모델로 사전 훈련된 클로즈드 소스 모델 사용하기
_4.3 OpenAI 파인튜닝 API 살펴보기
__4.3.1 GPT-3 파인튜닝 API
__4.3.2 사례 연구: Amazon 리뷰 감정 분류
__4.3.3 데이터에 대한 지침 및 모범 사례
_4.4 OpenAI CLI로 맞춤형 예제 준비하기
_4.5 OpenAI CLI 설정하기
__4.5.1 하이퍼파라미터 선택과 최적화
_4.6 첫 번째 파인튜닝 LLM
__4.6.1 정량적 지표로 파인튜닝 모델 평가하기
__4.6.2 정성적 평가 기술
__4.6.3 파인튜닝된 GPT-3 모델을 애플리케이션에 통합하기
_4.7 사례 연구 2: Amazon 리뷰 카테고리 분류
_4.8 마치며
Chapter 5 고급 프롬프트 엔지니어링
_5.1 들어가는 글
_5.2 프롬프트 인젝션 공격
_5.3 입력/출력 유효성 검사
__5.3.1 예제: NLI 이용해서 유효성 검사 파이프라인 만들기
_5.4 배치 프롬프팅
_5.5 프롬프트 체이닝
__5.5.1 프롬프트 인젝션을 방어하기 위한 체이닝
__5.5.2 프롬프트 스터핑을 막기 위한 체이닝
__5.5.3 예제: 멀티모달 LLM을 안전하게 사용하기 위한 체이닝
_5.6 연쇄적 사고 프롬프트
__5.6.1 예시: 기초 연산
_5.7 퓨샷 학습 다시 보기
__5.7.1 예제: LLM을 이용한 초등학교 수학
_5.8 테스트와 반복적 프롬프트 개발
_5.9 마치며
Chapter 6 임베딩과 모델 아키텍처 맞춤화
_6.1 들어가는 글
_6.2 사례 연구: 추천 시스템 만들기
__6.2.1 문제와 데이터 설정하기
__6.2.2 추천의 문제 정의하기
__6.2.3 추천 시스템의 전체 개요
__6.2.4 항목 비교를 위한 맞춤형 설명 필드 생성
__6.2.5 파운데이션 임베더로 기준선 설정
__6.2.6 파인튜닝 데이터 준비
__6.2.7 문장 트랜스포머 라이브러리로 오픈 소스 임베더 파인튜닝하기
__6.2.8 결과 요약
_6.3 마치며
Part 3 고급 LLM 사용법
Chapter 7 파운데이션 모델을 넘어서
_7.1 들어가는 글
_7.2 사례연구: VQA
__7.2.1 모델 소개: ViT, GPT-2 및 DistillBERT
__7.2.2 은닉 상태 투영과 융합
__7.2.3 크로스-어텐션: 이것은 무엇이며 왜 중요한가요?
__7.2.4 맞춤형 멀티모달 모델
__7.2.5 데이터: Visual QA
__7.2.6 VQA 훈련 과정
__7.2.7 결과 요약
_7.3 사례 연구: 피드백 기반 강화 학습
__7.3.1 모델: FLAN-T5
__7.3.2 보상 모델: 감정과 문법 정확도
__7.3.3 트랜스포머 강화 학습
__7.3.4 RLF 훈련 과정
__7.3.5 결과 요약
_7.4 마치며
Chapter 8 고급 오픈 소스 LLM 파인튜닝
_8.1 들어가는 글
_8.2 예시: BERT를 이용한 애니메이션 장르 다중 레이블 분류
__8.2.1 다중 레이블 장르 예측을 위한 성능 측정 지표로 자카드 점수 사용하기
__8.2.2 단순 파인튜닝 과정
__8.2.3 오픈 소스 LLM 파인튜닝을 위한 일반적인 팁
__8.2.4 결과 요약
_8.3 예시: GPT-2를 이용한 LaTeX 생성
__8.3.1 오픈 소스 모델을 위한 프롬프트 엔지니어링
__8.3.2 결과 요약
_8.4 시난의 현명하면서도 매력적인 답변 생성기: SAWYER
__1단계: 지시사항 파인튜닝
__2단계: 보상 모델 훈련
__3단계: (예상하는) 사용자 피드백 기반 강화 학습
__결과 요약
_8.5 끊임없이 변화하는 파인튜닝의 세계
_8.6 마치며
Chapter 9 LLM을 프로덕션 환경에서 사용하기
_9.1 들어가는 글
_9.2 클로즈드 소스 LLM을 프로덕션 환경에 배포하기
__9.2.1 비용 예측
__9.2.2 API 키 관리
_9.3 프로덕션 환경에 오픈 소스 LLM 배포하기
__9.3.1 추론을 위한 모델 준비
__9.3.2 상호 운용성
__9.3.3 양자화
__9.3.4 가지치기
__9.3.5 지식 증류
__9.3.6 LLM 사용에 대한 비용 예측
__9.3.7 Hugging Face에 올리기
_9.4 마치며
Part 4 부록
APPENDIX A LLM 자주 묻는 질문(FAQ)
APPENDIX B LLM 용어 해설
APPENDIX C LLM 애플리케이션 개발 고려사항
내향인만의 무기
도서명 : 내향인만의 무기
저자/출판사 : 마이크 벡틀, 유노북스
쪽수 : 320쪽
출판일 : 2023-12-06
ISBN : 9791192300993
정가 : 18000
프롤로그 내향인에게 새로운 패러다임이 필요하다
도입 내향인은 무한한 가능성을 가진 존재다
Part 1 의도적인 침묵이 깨뜨리는 편견
기질을 인정하는 법부터 강점을 발견하는 법까지
Chapter 1 내향성은 핑계가 아니라 강점이다
Chapter 2 내향인이 가진 무기로 승부하라
Chapter 3 편견을 버리고 보물찾기를 시작하라
Chapter 4 속설 뒤의 진실을 마주할 때 진가가 드러난다
Chapter 5 되새기는 습관을 전진의 발판으로 삼아라
Part 2 나만의 안전지대가 만드는 관계
신뢰도를 높이는 법부터 영향력을 발휘하는 법까지
Chapter 6 노멀 원이 아니라 그레이트 원이다
Chapter 7 인생에 언어를 추가하면 세상이 넓어진다
Chapter 8 에너지 절전 모드를 사용하라
Chapter 9 과장을 덜고 진실하게 다가가라
Chapter 10 내향인은 존재만으로 신뢰를 얻는다
Chapter 11 공감 능력은 최고의 경쟁력이다
Chapter 12 일부러라도 고립을 자처하자
Chapter 13 준비에 가장 많은 시간을 투자하라
Part 3 선택과 집중이 일으키는 변화
성과를 올리는 법부터 목표에 도달하는 법까지
Chapter 14 나만의 강점을 제2의 천성으로 만들자
Chapter 15 일을 나에게 맞추면 성과는 따라온다
Chapter 16 가식과 부담을 내려놓을 때 관계가 편해진다
Chapter 17 스포트라이트에 한 걸음 다가갈 때다
Chapter 18 줄을 당기는 리더가 돼라
Chapter 19 마음의 여유를 가지고 대화하라
Chapter 20 성공보다 중요한 것에 집중하라
에필로그 내향인으로 살아가고 지금의 모습으로 성공하라
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