Name: 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
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쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM

ChatGPT 활용부터 LLM 파인튜닝, 임베딩, 고급 프롬프트 엔지니어링까지

시난 오즈데미르 저 / 신병훈 역 | 한빛미디어 | 2024년 02월 01일 | 원서 : Quick Start Guide to Large Language Models

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발행일	2024년 02월 01일
쪽수, 무게, 크기	312쪽 \| 568g \| 18323513mm

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상태정도(외관)	사용흔적
전반적인 상태 새 상품에 가까움 겉표지 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 책등, 책배, 책아래위 변색 없음, 얼룩 없음 낙서 없음, 닳은 흔적 없음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 거의 없음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적, 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : stayy5 4점 (220명 평가)
출간 20240201, 판형 183x235, 쪽수 312
특이사항 : ChatGPT 활용부터 LLM 파인튜닝 임베딩 고급 프롬프트 엔지니어링까지 I LLM FAQ AI-ML 용어 해설집 수록 -자료구조/알고리즘

책소개

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

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저자 소개 (2명)

저 : 시난 오즈데미르 (Sinan Ozdemir)

작가 파일

현재 Shiba Technologies의 창립자이자 CTO이다. 존스 홉킨스 대학교의 데이터 과학 강사였으며 데이터 과학 및 머신러닝에 관한 여러 교과서를 집필했다. 또한 RPA 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 대화형 AI 플랫폼인 Kylie.ai의 창립자이기도 하다. 존스홉킨스대학교에서 순수 수학을 공부하면서 학업을 시작했다. 존스홉킨스대학교와 주 의회에서 수년간 데이터 과학을 강의했다. 이후에는 인공 지능 및 데이... 현재 Shiba Technologies의 창립자이자 CTO이다. 존스 홉킨스 대학교의 데이터 과학 강사였으며 데이터 과학 및 머신러닝에 관한 여러 교과서를 집필했다. 또한 RPA 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 대화형 AI 플랫폼인 Kylie.ai의 창립자이기도 하다. 존스홉킨스대학교에서 순수 수학을 공부하면서 학업을 시작했다. 존스홉킨스대학교와 주 의회에서 수년간 데이터 과학을 강의했다. 이후에는 인공 지능 및 데이터 과학을 사용하는 스타트업(Legion Analytics)을 설립해 기업의 영업 팀을 지원하고 있다. 와이콤비네이터(Y Combinator) 액셀러레이터에서 연구원 생활을 마친 후 빠르게 성장하고 있는 자신의 회사에서 대부분 시간을 보내고, 데이터 과학을 위한 교육 자료를 만들고 있다.

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역 : 신병훈

작가 파일

서울대학교 수학과를 졸업하고, 나눔기술과 Microsoft에서 개발자, 컨설턴트, 프로덕트 매니저로 일했다. 현재 도쿄에 있는 스타트업, BoostDraft에서 프로덕트 매니저로 일하고 있다. 서울대학교 수학과를 졸업하고, 나눔기술과 Microsoft에서 개발자, 컨설턴트, 프로덕트 매니저로 일했다. 현재 도쿄에 있는 스타트업, BoostDraft에서 프로덕트 매니저로 일하고 있다.

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