🌐 여러분, 안녕하세요! 오늘은 여러분에게 2023년 봄에 열린 LLM 부트캠프에 대해 소개하고자 합니다. 이 프로그램은 이미 지나간 이벤트이지만, 영어를 이해하고 활용할 수 있는 분들에게는 여전히 유용한 리소스가 될 수 있어요. 📚🚀
🔍 LLM 부트캠프란?
2023년 봄에 시작된 LLM 부트캠프는 인공지능 분야, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)에 초점을 맞춘 집중 교육 프로그램입니다. 이 프로그램은 참가자들이 기계 학습에 대한 경험 수준에 상관없이 최신 상태의 기술을 습득하고 LLM 애플리케이션을 구축하고 배포할 준비를 할 수 있도록 설계되었죠.
👩💻 주요 내용은 무엇인가요?
부트캠프는 '프롬프트 엔지니어링', 'LLMOps', '언어 사용자 인터페이스를 위한 UX', '언어 모델의 기초' 등 다양한 주제를 다루었습니다. 참가자들은 강의를 듣고, 실습을 하며, 현장의 전문가들과 토론하는 기회를 가졌습니다.
💬 왜 지금 이 프로그램을 살펴봐야 할까요?
비록 부트캠프는 지난 이벤트이지만, 해당 웹사이트에 게시된 강의 자료들과 토론들은 여전히 온라인에서 접근 가능합니다. 특히 AI와 LLM에 관심이 있는 분들이라면, 이러한 자료들이 훌륭한 학습 자원이 될 것입니다.
🤖 프롬프트 엔지니어링:
- 프롬프트에 대한 고수준 직관 제공
- 효과적인 프롬프트를 위한 전략: 분해, 사고의 연쇄, 자기 비판, 앙상블 기법
- 주의점: "Few-shot 학습"과 토큰화
🛠️ LLMOps:
- 오픈 소스 및 독점 모델 비교 및 평가
- 반복과 프롬프트 관리
- LLM에 테스트 주도 개발과 지속적 통합 적용
👩💼 언어 사용자 인터페이스(UX)를 위한 UX:
- 사용자 중심 디자인의 일반 원칙
- LUI를 위한 UX 디자인의 신규 패턴
- 사례 연구: GitHub Copilot과 Bing Chat
🔗 언어 모델 증강:
- 외부 지식으로 언어 모델 입력 증강
- 벡터 인덱스 및 임베딩 관리 시스템
- 외부 도구로 언어 모델 출력 증강
🚀 1시간 내에 LLM 앱 출시:
- 현재 LLM 앱을 구축하기에 적합한 시기 이유
- 탐구 및 발견 단계의 기술 및 도구: ChatGPT, LangChain, Colab
- 증강된 LLM 애플리케이션을 빠르게 출시하기 위한 간단한 스택
📚 LLM 기초:
- ML 기초에 대한 빠른 소개
- Transformer 아키텍처
- 주목할 만한 LLM 및 데이터셋
🧩 프로젝트 워크스루: askFSDL:
- LLM을 활용한 Q&A를 위한 GitHub 리포지토리 워크스루
- Discord의 봇을 통해 시도해보기
- Python 프로젝트 도구, ETL/데이터 처리, Modal에서의 배포 및 Gantry를 이용한 모니터링
🔮 다가오는 미래:
- 다목적 로봇을 다중 모달 모델을 사용하여 구축할 수 있을까?
- 모델은 더 커지거나 작아질까? 데이터가 고갈되고 있나?
- 우리는 AGI에 얼마나 가까워졌는가? 안전하게 만들 수 있을까?
🎤 초청 강연:
- Reza Shabani: 자체 LLM 교육 방법
- "Modern LLM Stack": Databricks, Hugging Face, MosaicML 등
- 데이터와 전처리 설계의 중요성
- 우수한 LLM 엔지니어의 특성
- Harrison Chase: 에이전트
- "에이전트" 디자인 패턴: 도구 사용, 기억, 반성, 목표
- 생산 중인 에이전트가 직면한 도전: 도구 사용 제어, 출력 파싱, 대규모 컨텍스트 처리 등
- 에이전트와 관련된 흥미로운 연구 프로젝트: AutoGPT, BabyAGI, CAMEL, Generative Agents
🔗 마지막으로, 이 프로그램은 OpenAI, Weights & Biases 등 여러 기업과 기관의 후원을 받았으며, AI 기술의 미래를 이끌어갈 많은 혁신적인 아이디어들과 접근 방식들을 공유했습니다. 그래서 LLM과 AI에 관심이 있는 분이라면, 이 부트캠프가 제공하는 자료들을 꼭 한번 확인해 보시기 바랍니다. 🌟🔧
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