[{"_1":2,"_54":-5,"_55":-5},"loaderData",{"_3":4,"_10":11,"_52":-5,"_53":-5},"root",{"_5":-5,"_6":-5,"_7":-5,"_8":9},"user","shoppingCartId","toast","locale","en","routes/_store+/_readers+/email_author.$slug/route",{"_12":13,"_51":-5},"book",{"_14":15,"_16":17,"_18":19,"_20":21,"_22":23,"_24":25},"id","Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6Qm9va1Byb2R1Y3QvNjY5NDg","title","Super Study Guide: 트랜스포머와 대형 언어 모델","state","published","contactAuthorMethod","email","aboutText","

이 책은 면접 준비, 프로젝트 진행, 또는 순수한 지적 호기심을 위해 대규모 언어 모델의 내부 구조와 작동 원리를 이해하고 싶은 모든 분들을 위한, 그림으로 설명하는 핵심 가이드입니다.

이 책은 총 5개의 파트로 구성되어 있습니다:

기초: 신경망 입문부터 훈련, 평가에 필요한 핵심 딥러닝 개념까지
임베딩: 토큰화 알고리즘, 단어 임베딩(word2vec), 그리고 문장 임베딩(RNN, LSTM, GRU)
트랜스포머: 셀프 어텐션 메커니즘의 등장 배경, 인코더-디코더 구조의 상세한 분석, 그리고 BERT, GPT, T5와 같은 대표 모델들
대형 언어 모델: 최고 성능을 내는 최신 모델들, 프롬프트 엔지니어링 팁, 그리고 미세 조정(SFT, PEFT)과 선호도 튜닝(RLHF, DPO)을 통한 모델 최적화 방법
응용: 감성 추출, 기계 번역, 문서 요약, 검색 증강 생성(RAG) 등 다양한 실제 적용 사례

","authors",[26,39,45],{"_14":27,"_28":29,"_5":30},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci83MDkzOA","name","Afshine Amidi",{"_31":32},"avatar",{"_33":34,"_35":36,"_37":38},"url","https://d308did4coypzi.cloudfront.net/avatars/3329850/medium/afshine-amidi-large.jpg?1724394085","styleName","medium","exists",true,{"_14":40,"_28":41,"_5":42},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci83MDkzOQ","Shervine Amidi",{"_31":43},{"_33":44,"_35":36,"_37":38},"https://d308did4coypzi.cloudfront.net/avatars/3349811/medium/shervine-amidi.png?1725729713",{"_14":46,"_28":47,"_5":48},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci83MDk0MA","Yongjin Kim",{"_31":49},{"_33":50,"_35":36,"_37":38},"https://d308did4coypzi.cloudfront.net/avatars/3460517/medium/profile.jpg?1757421552","currentUser","routes/_store+/_layout","routes/_store+/_readers+/_layout","actionData","errors"]

Email the authors