LLM(Large Language Model)
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- [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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- [On-Device AI] 01. Pruning — 가지치기로 모델 슬림화하기
- [On-Device AI] 02. Quantization — 비트 수를 줄이는 법
- [On-Device AI] 03. Knowledge Distillation — Teacher와 Student
- [On-Device AI] 04. LLM을 위한 Pruning — OBS와 SparseGPT
- [On-Device AI] 05. LLM Quantization — SmoothQuant와 AWQ
- [On-Device AI] 06. 추론 가속 — Speculative Decoding, FlashAttention
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- [RAG] 03. RAG 파이프라인 구축 — Retriever-Reader
- [RAG] 04. 고차원 근사 검색 — LSH와 그래프 인덱스
- [RAG] 05. GraphRAG — 지식을 그래프로 검색하기
- [RAG] 06. MCP 기반 Text2SQL — LLM과 데이터베이스 연결하기
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