당신의 맞춤형 AI 에이전트 구현, RAG와 파인튜닝으로 시작해 보세요! 대기업 AI엔지니어의 RAG, 파인튜닝 무료 특강!
책, 유튜브, 검색을 통해서도 확인할 수 없는 실무자의 꿀팁을 준비했어요. LangChain과 RAG가 어떤 상황에서 어떻게 활용되는지 공유해 드릴 예정이에요.
합성 데이터? 임베딩 모델? 어려운 용어들을 정리하고 그래서 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는가를 다루게 될 예정이에요.
결국 내 입맛대로 활용할 수 있는 LLM이 필요한데, 도저히 방법을 모르시겠다면 지금 바로 신청하세요!
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해당 세미나는 무료로 진행됩니다.
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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 특강에서 함께 이야기하는 건 어떨까요?
총 4개의 커리큘럼
1. 랭체인을 이용한 RAG | 40분
- RAG 개념 이해하기
- 임베딩과 LLM 종류 살펴보기
- 고급 RAG : 다양한 청킹 방법 / 멀티턴과 멀티 쿼리 대응 방법
- 벡터 데이터베이스 비교
- (실습) 금융 데이터를 이용한 RAG 챗봇 구현
2. 합성 데이터와 임베딩 모델 파인튜닝 | 30분
- 임베딩 성능을 올리는 합성 데이터 제작 방법
- (실습) 도메인 데이터로 임베딩 파인 튜닝
3. 도메인 특화 RAG를 위한 LLM파인튜닝 노하우 | 20분
- LoRA 튜닝과 Full Fine-tuning의 차이
- RAFT 논문 간단히 살펴보기
- RAG를 위한 LLM 파인튜닝 데이터셋 제작 노하우
- 학습 전, 후 결과 비교
4. Function Calling과 에이전트 RAG | 40분
- 외부와 소통하는 Function Calling 이야기
- (실습) 외부 API를 호출하는 에이전트
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