쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM (최신 LLM 활용법부터 RAG, 멀티모달 트랜스포머, RLHF/RLAIF까지 | 2 판)

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM (최신 LLM 활용법부터 RAG, 멀티모달 트랜스포머, RLHF/RLAIF까지 | 2 판)

$30.00
Description
최신 LLM 트렌드와 실무를 가장 쉽고 빠르게 배우는 방법
GPT부터 라마, 클로드 모델까지 완성형 실전 LLM 가이드
이 책은 LLM 개발 단계별 가이드, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제를 통해 LLM이 생소했던 사람도 당장 개발을 시작할 수 있을 만큼 LLM에 대한 전반적인 지식을 쉽고 친절하게 설명합니다. 또한, LLM을 현업에서 최적화하고 배포하는 실무적인 내용까지 다루어, 입문자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있는 완성형 가이드입니다.

더욱 심화된 내용으로 돌아온 2판은 최신화된 미세 조정(Fine-tunning), 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM 비교 및 전략적 활용법, 데이터 형식 및 파라미터 설정법, 임베딩 최적화, 고급 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가를 다루며 최신 트렌드에 맞춰 RAG 챗봇, 추천 시스템, 강화 학습 기반 AI 정렬(RLHF/RLAIF), 멀티모달 트랜스포머 구축까지 다룹니다. LLM의 입문서이자, 실전 가이드인 이 책을 통해 AI 기술의 선두가 되어 보세요.
저자

시난오즈데미르

저자:시난오즈데미르SinanOzdemir
현재ShibaTechnologies의창립자이자CTO입니다.존스홉킨스대학교의데이터과학강사였으며데이터과학및머신러닝에관한여러교과서를집필했습니다.또한RPA기능을갖춘엔터프라이즈급대화형AI플랫폼인Kylie.ai의창립자이기도합니다.

역자:신병훈
서울대학교수학과를졸업하고,나눔기술과마이크로소프트에서개발자,컨설턴트,프로덕트매니저로일했습니다.현재도쿄에있는스타트업,BoostDraft의프로덕트매니저입니다.

목차


PART1LLM소개
CHAPTER1LLM의세계로
_1.1LLM이란?
_1.2많이사용되는LLM
_1.3LLM을이용한애플리케이션
_1.4마치며

CHAPTER2LLM을이용한의미기반검색
_2.1들어가는글
_2.2작업
_2.3솔루션개요
_2.4구성요소
_2.5통합
_2.6클로즈드소스구성요소의비용
_2.7마치며

CHAPTER3프롬프트엔지니어링의첫번째단계
_3.1들어가는글
_3.2프롬프트엔지니어링
_3.3여러모델과프롬프트작업하기
_3.4마치며

CHAPTER4AI생태계:조각맞추기
_4.1들어가는글
_4.2끊임없이변화하는클로즈드소스AI의성능
_4.3AI추론vs생각
_4.4사례연구1:검색증강생성(RAG)
_4.5사례연구2:자동화된AI에이전트
_4.6마치며

PART2LLM활용법
CHAPTER5맞춤형미세조정으로LLM최적화하기
_5.1들어가는글
_5.2미세조정과전이학습:기초안내서
_5.3오픈AI미세조정API살펴보기
_5.4오픈AICLI로맞춤형예제준비하기
_5.5오픈AICLI설정하기
_5.6첫번째미세조정LLM
_5.7마치며

CHAPTER6고급프롬프트엔지니어링
_6.1들어가는글
_6.2프롬프트인젝션공격
_6.3입력/출력유효성검사
_6.4배치프롬프팅
_6.5프롬프트체이닝
_6.6사례연구:AI는수학을얼마나잘하나?
_6.7마치며

CHAPTER7임베딩과모델아키텍처맞춤화
_7.1들어가는글
_7.2사례연구:추천시스템만들기
_7.3마치며

CHAPTER8AI정렬:제1원리
_8.1들어가는글
_8.2누구에게,그리고어떤목적에맞춰정렬할것인가?
_8.3편향완화도구로서의정렬
_8.4정렬의핵심원칙
_8.5헌법AI:자기정렬을향한한걸음
_8.6마치며

PART3고급LLM사용법
CHAPTER9파운데이션모델을넘어서
_9.1들어가는글
_9.2사례연구:VQA
_9.3사례연구:피드백기반강화학습
_9.4마치며

CHAPTER10고급오픈소스LLM미세조정
_10.1들어가는글
_10.2예시:BERT를이용한애니메이션장르다중레이블분류
_10.3예시:GPT-2를이용한LaTeX생성
_10.4시난의현명하면서도매력적인답변생성기:SAWYER
_10.5마치며

CHAPTER11LLM을프로덕션환경에서사용하기
_11.1들어가는글
_11.2클로즈드소스LLM을프로덕션환경에배포하기
_11.3프로덕션환경에오픈소스LLM배포하기
_11.4마치며

CHAPTER12LLM평가하기
_12.1들어가는글
_12.2생성작업평가하기
_12.3이해과제평가하기
_12.4마치며
_12.5계속나아가세요!

PART4부록
APPENDIXALLM자주묻는질문(FAQ)
APPENDIXBLLM용어해설
APPENDIXCLLM애플리케이션개발고려사항

출판사 서평

더강력하게돌아왔다!LLM완성형가이드의개정판
AI에이전트,RAG챗봇부터그록,데빈사례까지!

최신AI트렌드와기술을반영하여한층업그레이드된『쉽고빠르게익히는실전LLM』이여러분을다시찾아왔습니다!LLM이다양한산업에서필수적인도구로자리잡은지금,이책은LLM을처음접하는이들에게개념과활용법을쉽고명확하게전달하며실무에바로적용할수있도록돕는실전가이드입니다.

이번2판에서는LLM개발의기초부터최적화,배포까지의모든과정을단계별로설명하고,최신트렌드에맞춘미세조정,임베딩최적화,프롬프트엔지니어링등을심층적으로다룹니다.또한,RAG챗봇,AI에이전트사례연구와함께,그록,데빈등의최신사례를추가하여한층더풍부한내용을제공합니다.LLM을활용한서비스개발을계획하거나최신AI트렌드와실전적용법을익히고자한다면,이책이최고의선택이될것입니다.이책의심화지식과실전팁을통해LLM의진정한잠재력을발휘하세요!

주요내용
사전훈련,미세조정,어텐션등LLM주요개념
API및파이썬을활용한LLM맞춤화와최적화
RAG챗봇및AI에이전트구축
연쇄적사고,의미기반퓨샷프롬프트등고급프롬프트엔지니어링
사용자데이터를활용한임베딩맞춤화및추천시스템개발
오픈소스LLM과대규모시각데이터셋을활용한멀티모달AI모델구축
RLHF/RLAIF를통한LLM정렬및대화형AI최적화
양자화,벤치마킹,평가프레임워크를활용한성능최적화