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생성형 AI

섹션

7개

강의

41개

커리큘럼

7개 섹션, 41개 강의

  1. 1

    언어 모델과 트랜스포머

    1. 1.1언어 모델
    2. 1.2토큰
    3. 1.3트랜스포머
    4. 1.4귀납 편향
    5. 1.5전이 학습
  2. 2

    텍스트 생성

    1. 2.1텍스트 생성
    2. 2.2텍스트 생성 모델
    3. 2.3Hugging Face Transformers
    4. 2.4결정론적 디코딩
    5. 2.5KV 캐시와 생성 속도
    6. 2.6확률적 디코딩
    7. 2.7채팅 템플릿
    8. 2.8OpenRouter API로 텍스트 생성
  3. 3

    텍스트 생성의 평가

    1. 3.1혼란도
    2. 3.2BLEU
    3. 3.3ROUGE
    4. 3.4임베딩을 이용한 평가
    5. 3.5튜링 테스트
    6. 3.6LLM 평가자
    7. 3.7LLM 벤치마크
    8. 3.8윤리적 고려사항
  4. 4

    이미지 생성

    1. 4.1이미지 생성
    2. 4.2이미지 생성 모델
    3. 4.3이미지 생성 평가
  5. 5

    기본 개념

    1. 5.1규모의 법칙
    2. 5.2추론 시점의 계산량 확대
    3. 5.3창발적 능력
    4. 5.4합성 데이터와 모형 붕괴
    5. 5.5소형 언어 모델
    6. 5.6쓰라린 교훈
    7. 5.7AI 비즈니스의 쓰라린 교훈
  6. 6

    프롬프트 엔지니어링

    1. 6.1프롬프트 엔지니어링
    2. 6.2프롬프트의 설계
    3. 6.3인컨텍스트 학습
    4. 6.4구조화된 출력
    5. 6.5생각의 연쇄
    6. 6.6추론 전략
    7. 6.7컨텍스트 설계와 관리
  7. 7

    오디오 생성

    1. 7.1오디오 생성
    2. 7.2오디오 생성 모델
    3. 7.3오디오 생성 평가