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[2시간 무료 특강] LLM 성능 향상을 위한 RAG와 파인 튜닝 기초반

대기업 엔지니어가 알려주는 Llama-3, 파인튜닝을 활용한 RAG 성능 고도화 사례. LLM을 어떻게 활용할지 막막하다면 지금 바로 신청하세요!

4기
강의 일정
24.11.27 ~ 24.11.27 (총 1회) 수요일 20:00 ~ 22:00 (총 2시간)

(당일 19:00 입장 링크 발송)

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    Zoom 온라인 라이브 (링크제공)

LLM의 기초를 확실하게 다져줄
2시간 LLM 무료 특강!

대기업 챗봇 연구원이 직접 알려주는
파인 튜닝과 RAG 실제 사례

세미나 소개

LLM 공부가 막막하신 분들을 위해
길라잡이가 되어드릴게요

LLM 무료 강의

01. LangChain과 RAG를 활용하는 실무자의 꿀팁

책, 유튜브, 검색을 통해서도 확인할 수 없는 실무자의 꿀팁을 준비했어요. LangChain과 RAG가 어떤 상황에서 어떻게 활용되는지 공유해 드릴 예정이에요. 만약 내가 잘못 사용하고 있진 않은지 세미나를 통해 확인해 보시는 건 어떨까요?

02. Llama3, 파인튜닝을 이용한 RAG 성능을 올린 실제 사례

요즘 주목받는 RAG, 성능을 높이기 위해 수많은 시행착오를 겪고 계실 것 같아요. 모방은 창조의 어머니라는 말이 있듯이 현재 어려움을 겪고 계신다면 세미나를 통해 모방부터 시작해 보시는 건 어떤가요? 바로 적용할 수 있는 사례를 설명해 드릴게요.

03. Text-to-SQL과 같은 프로젝트 구현

요즘 모든 회사가 데이터 기반의 의사결정을 지향하고 있어요. 이제는 간단한 텍스트로도 쿼리를 짜주는 Text-to-SQL을 직접 구현하고 서빙하는 방법을 간략하게 소개해 드릴게요. 고수준의 엔지니어라면 세미나를 통해 바로 구현할 수도 있어요.

수강 혜택

세미나에 참여만 해도 받을 수 있는 혜택

커리어 성장은 기본! 정규강의 할인 쿠폰까지 받아보세요



RAG 성능 고도화를 위한
다양한 사례가 궁금하다면?

LLM RAG 세미나


세미나에 참여하시면 당일에 시크릿 쿠폰을 전송해 드려요!

쿠폰은 위 강의에만 적용됩니다.

FAQ

세미나에 대해
궁금한 점이 있으신가요?

Q. 세미나의 가격은 얼마인가요?

해당 세미나는 무료로 진행됩니다.

Q. 온라인 라이브로 진행되나요?

해당 과정은 온라인 라이브로만 진행됩니다. [신청하기] 버튼을 통해 구글폼으로 신청하시면 당일 문자로 링크 전송해 드립니다.

Q. 세미나 자료가 제공되나요?

세미나에 참여하신 분에게만 강의 자료가 제공됩니다.

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 현업에서 LLM을 학습하고 RAG 챗봇을 개발하고 있는 AI 연구원 안상준입니다. 위키독스에 '딥 러닝을 이용한 자연어 처리'라는 책과 '진짜 챗 GPT API 활용법' 등 AI 관련 도서를 집필하고 있으며, 대학교에서 딥 러닝 겸임 교수로 활동하고 있습니다.

대기업에서 LLM(Large Language Model)을 실제로 학습시키면서 RAG 챗봇을 개발하고 어려운 현업 문제를 해결하는 연구도 진행하고 있습니다. LLM은 깊이 해 본 사람만 알 수 있는 노하우가 많습니다. 저는 교육 활동도 하고 있기 때문에, 이런 노하우들을 입문자들에게 좋은 교육으로 제공하는 데 관심이 많습니다. LLM에 입문하거나 본인의 서비스를 튜닝하여 고도화하고 싶은 분들이라면 세미나에서 함께 이야기하는 건 어떨까요?

2. 특강은 주로 어떤 내용으로 진행되나요?

제가 현업에서 진행했던 실전 프로젝트를 기반으로 어떤 방법을 활용했고 어떻게 해결했는지 주로 다룰 예정이에요. RAG에 대한 관심이 엄청 많으실 것으로 생각해요. 제가 프로젝트를 진행하면서 RAG 성능을 높였던 방법들, 그리고 한글 RAG 성능 고도화까지 알차게 담은 세미나를 준비했어요. LLM에 관심이 많은 분이라면 정말 많은 도움이 되실 것으로 생각합니다.

커리큘럼

꼭 필요한 내용만 담았어요.

4개의 커리큘럼

  • Session 1. 랭체인(LangChain)을 이용한 RAG - 20분

    랭체인을 이용한 RAG (20분)

    - ChatGPT API 소개

    - RAG에서의 멀티턴과 멀티쿼리 대응하기

    - RAG 파이프라인 소개

    - (실습) ChatGPT API를 이용한 RAG

  • Session 2. 공개 모델을 이용한 RAG - 30분

    공개 모델을 이용한 RAG (30분)

    - 허깅페이스를 이용한 거대 언어 모델 다운로드

    - (실습) LLaMA3과 Qwen 2.5 호출

    - (실습) LLaMA3을 이용한 RAG

  • Session 3. LLM 파인 튜닝 이야기 - 20분

    LLM 파인 튜닝 이야기 (20분)

    - RAG를 위한 파인튜닝 접근

    - RAG를 위한 LLM 파인튜닝 데이터셋 구축 가이드

    - 기타 파인 튜닝 사례: text-to-sql, 페르소나 챗봇

  • Session 4. 에이전트 RAG - 40분

    에이전트 RAG (40분)

    - Function Calling 소개

    - Function Calling과 RAG의 결합

    - (실습) Function Calling을 이용한 RAG

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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