패스트캠퍼스 환급챌린지 30일차 : 조대협의 항로 2 : 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵 강의 후기

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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1. 학습 인증샷 5장
① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각 포함 사진 1장
② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각 포함 사진 1장
③ 1개 클립 수강 인증 사진 (강의장 목록 캡쳐, 강의 내용이 담긴 수강화면이 보이지 않도록) 1장
④ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)
⑤ 마이페이지 - 학습통계 - 챌린지 대상 강의 완강률 캡쳐 사진 1장

오늘 들은 강의

LLM 모델의 이해

오늘 느낀 점

오늘은 다시 1강부터 듣는 날이다. 다시 들을 때는 이제 조금 더 자세히 들어보려 한다. 나는 학습을 할 때에 예전엔 모든 것을 이해하려고 하고 넘어갔으나, 결국 맞는 공부법은 여러번 보면서 각인 하는 것이 실제로 아는 거라는 것을 느끼고 여러번 듣는 방식으로 공부법을 변경 해서 공부를 하고 있다. 

오늘 배운 내용은 LLM 이란 무엇인가 였다. LLM 은 학습을 바탕으로, 다음 단어를 예측하는 프로그램이다. 

그리고 뒤에서 sLLM 이라는 것이 나왔었는데, 소형 LLM 모델이였다. 

컨텍스트 사이즈 등 여러가지 내용을 이야기 해줬는데, 이걸 다시 들으니 좀 확실히 ㅋㅋ좀 도움이 되었다. 

lost in the middle 등 여러가지 작업을 확인 할 수 있었다. 또한 프로바이더 등 여러가지를 알려 주셨다.

LLM 모델의 종류에는 다음과 같았다.

오픈소스(Llama, Gemma) 와 클라우드 호스팅(ChatGPT, Gemini)

사이즈: 거대 LLM(Gemini Pro) vs 소형 LLM(sLLM, Llama3 7B)

목적: 범용(ChatGPT) vs 특정 목적(의학-MedPaLM, 코딩-Copilot)

이런 식으로 목적, 벤더 등으로 여러가지 고려사항이 있었다. 다시 듣는 첫째날이라, 내용을 얼추 아니까 좋았다. 

처음에 비해서 학습 내용을 정리하는 것이 좀 줄어 들 긴 했지만, 어려운 부분의 경우엔 그래도 이번엔 무조건 많이 해보고 넘어가야겠다는 생각이 든다. 

오늘도 야근을 하느라, 늦게 퇴근하고 강의를 헐레벌떡 들었다. 지하철에서도 듣긴 했지만, 이게 결국 느낀점, 배운걸 정리하느라 나머지는 퇴근하고 할 수 밖에 없다. 

아직은 업무에 관련된 내용과 LLM을 따로 적용하고 있지는 않지만, 해당 내용을 기준으로 적용을 조금 하면서 배워보고 싶다. 

다른 강의로 사실 넘어가고 싶지만, 다시한번 들어보고 이해해 보고 싶다. 하나를 제대로 좀 해보고 넘어가 보자!