GPT(Generative Pre-Trained Transformer)
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- [LLM] 01. AI 수학 기초 — 내적, Softmax, KL Divergence
- [LLM] 02. 신경망은 어떻게 학습하는가 — 역전파와 Adam
- [LLM] 03. RNN에서 Transformer까지 — 언어모델의 진화
- [LLM] 04. 토크나이징과 임베딩 — 텍스트를 벡터로
- [LLM] 05. Self-Attention 완전분해 — Q, K, V부터 Multi-head까지
- [LLM] 06. GPT 아키텍처 해부 — 정규화, FFN, Residual, 샘플링
- [LLM] 07. 지식은 어디에 저장되는가 — FFN과 Superposition
- [LLM] 08. 파인튜닝 실전 — Classification Fine-tuning과 LoRA
- [LLM] 09. 지시 미세튜닝 — 프롬프트 포맷과 마스킹
- [LLM] 10. RLHF와 DPO — 사람의 선호를 학습시키는 법
- [LLM] 11. 추론 모델의 시대 — Chain-of-Thought와 GRPO
- [LLM] 12. LLM 서빙 효율화 — KV Cache, GQA, MLA
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