[금요명품세미나] LLM 애플리케이션 기초

안녕하세요, 안녕하세요! 위데이터랩입니다~

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5월 3일 금요일 오후 2시, 위데이터랩에서 특별한 세미나가 개최됩니다!

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최근 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 우리 일상과 밀접한 연관을 맺고 있는 LLM(Large Language Models) 애플리케이션에 대한 관심이 날로 증가하고 있습니다. 이러한 시대적 요구에 부응하여, 앞서가는 기술과 지식을 나누는 것을 목표로 하는 위데이터랩에서 특별한 세미나를 준비했습니다. 강승우 부사장님께서 'LLM 애플리케이션 기초'에 대해 깊이 있게 다루실 예정입니다. 이번 금요명품세미나를 통해 LLM 애플리케이션의 세계를 함께 탐험해 보세요.

"LLM 애플리케이션 기초" 세미나를 통해, 인공지능의 핵심이 되는 LLM의 세계로 여러분을 초대합니다. 강승우 부사장님의 깊이 있는 강의를 통해, LLM 애플리케이션의 기본 개념부터 실제 사용법까지, 이론과 실습을 아우르는 종합적인 지식을 얻을 수 있는 절호의 기회입니다.

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이번 세미나는 무료로 진행되며, 인공지능과 데이터 사이언스에 관심 있는 모든 분들이 참여할 수 있습니다. 인공지능 기술의 기본을 다지고, 최신 트렌드를 파악하는 데 있어 이보다 좋은 기회가 있을까요?

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강사: 위데이터랩(주) 강승우 부사장님

시간: 05월03일 (금) 오후2시

장소: 서울특별시 종로구 삼일대로 457, 수운회관 1303호 위데이터랩 강의실

비용: 무료 (사전신청: 신청서작성 필수)

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세미나 내용:

- LLM 애플리케이션 개념

- HuggingFace Open Source 언어모델 사용법

- OpenAI API 사용법

- LangChain 개념

- RAG (Retrieval Augmented Generation) 개념

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선행 지식:

- Python 기초

- 자연어 처리(NLP) 기초 개념

- OpenAI API Key

- Hugging Face ID

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참여 방법: 오프라인 (사전에 신청서를 작성한 후, 강의실 입장)

- 신청서: https://forms.gle/7VugGKVFyqE3228b8

이 기회를 놓치지 마세요! 지금 바로 신청서를 작성하고, 우리와 함께 LLM 애플리케이션의 세계로 떠나보아요!

- LLM이라는 게 뭐예요?

LLM은 "Large Language Model"의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미합니다. 이러한 모델들은 인공지능 분야에서 매우 중요한 위치를 차지하며, 자연어 처리(NLP)에 널리 사용됩니다. 대표적으로 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), OpenAI의 Codex와 같은 모델들이 있습니다.

LLM의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 대규모 데이터 학습: LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 학습됩니다. 이를 통해 다양한 주제와 상황에 대한 이해를 바탕으로 자연어를 생성하거나 이해할 수 있습니다.

2. 전이 학습(Transfer Learning): 일단 대규모 데이터로 사전 학습(pre-training)을 마친 후, 특정 작업에 대해 추가 학습(fine-tuning)을 진행하여 다양한 NLP 작업에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 특정 작업에 맞춤화된 모델을 빠르게 개발할 수 있습니다.

3. 다양한 언어 작업 수행: LLM은 텍스트 생성, 요약, 번역, 감성 분석, 질문 응답(Q&A), 코드 생성 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.

4. 언어 이해와 생성 능력: LLM은 단순히 텍스트를 분석하는 것을 넘어서, 주어진 문맥을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 대화형 AI, 챗봇, 콘텐츠 생성 등에 활용됩니다.

5. 지속적인 발전: LLM 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 모델의 크기와 복잡성, 학습 데이터의 양이 증가함에 따라 성능도 지속적으로 개선되고 있습니다.

LLM의 활용은 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 이를 통해 사용자와 기계 간의 상호작용이 더 자연스럽고 효율적으로 이루어질 수 있게 되었습니다. 그러나 데이터의 편향성, 프라이버시 문제, 윤리적 문제 등 여러 도전 과제도 존재합니다.

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- LLM 잘하고 싶으면 어떤 기초 지식이 갖춰야 해요?

LLM(Large Language Models)을 잘 다루기 위해서는 여러 기초 지식이 필요합니다. 여기에는 다음과 같은 분야들이 포함됩니다:

1. 프로그래밍 언어: Python과 같은 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 대부분의 LLM과 관련된 프레임워크와 라이브러리는 Python으로 작성되어 있기 때문입니다.

2. 기계학습과 딥러닝: 기계학습의 기본 개념과 딥러닝 아키텍처(특히, Transformer 모델)에 대한 이해가 필요합니다. 이는 LLM의 기반이 되는 기술입니다.

3. 자연어 처리(NLP): 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는 방법에 대한 지식이 중요합니다. 토큰화, 임베딩, 문맥적 의미 분석 등의 개념을 포함합니다.

4. 수학과 통계학: 선형대수학, 미적분학, 확률론 및 통계학의 기본적인 지식이 필요합니다. 이는 딥러닝 모델의 작동 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. 데이터 처리: 대규모 데이터 세트를 처리하고 관리하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 이는 LLM을 훈련시키고 평가하는 데 필수적입니다.

6. 소프트웨어 개발: 소프트웨어 개발 원칙과 버전 관리 시스템(Git 등)에 대한 이해도 필요합니다. 이를 통해 효율적으로 코드를 작성하고 관리할 수 있습니다.

7. 윤리학과 법규: AI 윤리, 데이터 프라이버시, 저작권 등에 대한 이해도 필요합니다. LLM을 사용할 때 발생할 수 있는 윤리적, 법적 문제를 인식하고 대응하는 데 도움이 됩니다.

이러한 기초 지식을 갖추면 LLM을 보다 효과적으로 이해하고 활용할 수 있으며, 해당 분야에서의 연구 및 개발 작업을 수행하는 데 필수적입니다.

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- LLM을 통해서 뭘 할 수 있을까요?

LLM(Large Language Models)을 통해서 할 수 있는 일들은 다양하고, 계속해서 그 범위가 확장되고 있습니다. 여기 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

1. 자연어 이해 및 생성: LLM은 복잡한 자연어를 이해하고, 사용자의 질문이나 요청에 대해 자연스러운 언어로 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 챗봇, 가상 비서, 고객 서비스 자동화 등에서 활용됩니다.

2. 번역: 다양한 언어 간의 번역이 가능하여, 더욱 정교하고 자연스러운 번역을 제공합니다.

3. 요약: 긴 문서나 기사를 요약하여 핵심 내용만을 추출하는 작업을 할 수 있으며, 이는 정보 검색, 연구 자료 정리 등에 유용합니다.

4. 콘텐츠 생성: 소설, 기사, 코드, 시나리오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 창작 활동에 있어서 새로운 아이디어를 제공하거나 초안 작성을 돕는 데 사용될 수 있습니다.

5. 질의응답 시스템: 사용자가 질문을 하면, LLM이 대규모 데이터베이스나 문서에서 답변을 찾아 응답할 수 있습니다. 이는 지식 베이스, 교육용 프로그램, 연구 자료 검색 등에 활용됩니다.

6. 감정 분석: 글이나 대화에서 감정의 성향을 분석할 수 있으며, 이는 소셜 미디어 분석, 시장 조사, 고객 의견 분석 등에 활용됩니다.

7. 코드 생성 및 수정: 프로그래밍 코드를 생성하거나 기존 코드의 오류를 수정하는 데 도움을 줄 수 있으며, 소프트웨어 개발의 효율성을 높입니다.

8. 교육 및 학습: 교육용 콘텐츠를 생성하거나, 학습자의 질문에 답변하고, 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

LLM을 활용하는 것은 단순히 기술적인 활용을 넘어서, 창의적인 아이디어와 결합되어 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 그러나 동시에 데이터의 편향, 프라이버시 보호, 윤리적 책임 등에 대한 고려도 필수적입니다.

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