Hugging-Face
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[LLM] 00. Introduction: LLM 밑바닥부터 이해하기
[LLM] 04. 토크나이징과 임베딩 — 텍스트를 벡터로
[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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