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![[Kaggle Gen AI] Day 1 - 정답이 없어서 더 중요한 LLM 평가법 🚀](/assets/images/20250402/day1_1.png)
[Kaggle Gen AI] Day 1 - 정답이 없어서 더 중요한 LLM 평가법 🚀
지난 게시물에서는 모델이 어떤 단어를 고를지 결정하는 샘플링 기법을 공부했고, 옵션 하나만 바꿔도 모델의 말투, 창의성, 다양성이 크게 달라질 수...
[Kaggle Gen AI] Day 1 - 샘플링으로 바꾸는 LLM의 말하기 스타일 🚀
지난 게시물에서는 모델의 출력을 좌우하는 핵심 스킬, 프롬프트 엔지니어링의 기본을 정리해봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 1 - 프롬프트 엔지니어링, LLM을 잘 쓰는 기술 🚀
지난 게시물에서는 LLM을 특정 작업에 맞게 조정하는 파인튜닝(fine-tuning)의 과정을 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 1 - LLM 파인튜닝 A to Z 🚀
지난 게시물에서는 오픈소스 LLM 생태계를 정리하면서, 최근 공개된 다양한 모델이 어떤 특징을 갖고 있는지 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 1 - 오픈소스 LLM 생태계, 한눈에 보기 🚀
지난 게시물에서는 LLM이 어떻게 발전해 왔는지, GPT-1부터 GPT-4, Gemini까지 주요 모델들을 중심으로 진화 타임라인을 정리했다. 각 모델의 구조적 전환점과 기술...
[Kaggle Gen AI] Day 1 - Transformer 이후, LLM 진화 타임라인 🚀
지난 게시물에서는 요즘 모델들이 왜 Decoder-Only 구조를 주로 채택하는지에 대해 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 1 - Decoder-Only 구조, 왜 LLM은 디코더만 쓸까? 🚀
지난 게시물에서는 LLM의 기반이 되는 Transformer 구조, 특히 그 안에서 작동하는 Self-Attention과 Multi-Head Attention 메커니즘을 중심으로 살펴봤다.
[Kaggle Gen AI] Day 1 - Transformer 구조 한 눈에 보기🚀
Day 1 인트로 유닛의 팟캐스트에서는 “LLM은 무엇으로 이루어져 있는가?” “어떻게 발전해왔는가?” “실제로 어떻게 학습하는가?” “그 성능은 어떻게 평가할 수 있을까?”...
![[Kaggle Gen AI] Day 1 과제 소개 - LLM & Prompt Engineering 🚀](/assets/images/20250402/day1.png)
[Kaggle Gen AI] Day 1 과제 소개 - LLM & Prompt Engineering 🚀
첫 번째 날은 LLM의 기본 개념부터 시작해서, 프롬프트 엔지니어링의 기초를 배우고 실습해보는 흐름으로 구성되어 있다.