LLM 이해와 활용

1일차

LLM을 위한 인공지능

• 딥러닝과 언어 모델링 이해

• 트랜스포머 아키텍처 이해

• 프롬프트 엔지니어링의 구성요소와  핵심 기법

• OpenAI API 주요 기능 

2일차

LLM 기초와 활용

• OpenAI API 주요 기능 실습

• LLM 특징과 종류

• RAG와 Vector Database

3일차

RAG와 랭체인

• 랭체인을 사용하기 위한 환경 구성

• 랭체인 주요 모듈

• Langchain을 이용한 LLM 어플리케이션

• Langchain 기반의 RAG 어플리케이션

4일차

LCEL과 Agent

• Langchain Expression Language (LCEL) 의 구성과 활용

• LCEL 체인 기반의 어플리케이션 구현

• 체인 기반의 LCEL 어플리케이션  구현

• LLM Agent 작동 원리

5일차

OpenSource LLM과 Fine-Tuning

• AutoGPT

• 허깅페이스

• 오픈소스 LLM (LLaMA)

• Fine-Tuning

[선수지식]

• Python 텍스트 마이닝