밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM

소개

한 줄 한 줄 코드를 따라가다 보면, 나만의 GPT가 완성된다! GPT를 밑바닥부터 구현하며 LLM의 원리를 손끝으로 체득하는 실전 가이드 어려운 개념은 그림으로 풀고, LLM은 직접 만들면서 배운다. 이 책은 대규모 언어 모델의 구조와 동작 원리를 처음부터 끝까지 직접 구현하며 학습할 수 있는 실전형 LLM 입문서다. 단순히 개념을 설명하는 데 그치지 않고 텍스트 전처리와 토큰화, 임베딩 과정을 출발점으로 삼아, 셀프 어텐션과 멀티헤드 어텐션, 트랜스포머 블록을 차근차근 구축해 나간다. 이어서 이러한 구성 요소들을 통합하여 실제 GPT 모델을 완성하고, 모델의 파라미터 수와 훈련 안정화 기법, 활성화 함수와 정규화 방법 등 최신 아키텍처 설계의 핵심 요소들을 직접 다뤄본다. 또한 사전 학습과 미세 튜닝 과정을 깊이 있게 안내한다. 레이블 없는 데이터에서 사전 훈련을 진행하고, 텍스트 분류와 같은 다운스트림 작업에 맞춰 모델을 튜닝하며, 최근 각광받는 지시 기반 학습 기법까지 실습할...