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[강의소개]

멀티모달 생성형 AI(MD)

[강의노트]

강의노트

강의소개 1장) LLM 지도	2장) 트랜스포머 아키텍처
3장) 트랜스포머 모델을 다루기 위한 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리	4장) 말 잘 듣는 모델 만들기
5장) GPU 효율적인 학습	6장) sLLM 학습하기
7장) 모델 가볍게 만들기	8장) sLLM 서빙하기
9장) LLM 애플리케이션 개발하기	10장) 임베딩 모델로 데이터 의미 압축하기
11장) 자신의 데이터에 맞춘 임베딩 모델	12장) 벡터 데이터베이스로 확장하기-RAG 구현하기
13장) LLM 운영하기	14장) 멀티 모달 LLM
15장) LLM 에이전트	16장) 새로운 아키텍처

[과제]

번호

과제내용

기타

[관심분야 논문 읽고 정리]

본인이 관심있는 생성형 AI 분야의 논문을 읽고 요약 정리하여 제출하시오.

가능한 논문

검색

기타

[제출]

eclass로 제출

[멀티모달 생성형 AI 코드 실행 및 결과 확인하기]

[과제에 반드시 포함되어야 할 사항]

1) 프로그램 실행 환경 기술: - 개인 GPU에 설치해서 수행하는 것 권장 (다만, pytorch GPU 버전 설치가 쉽지는 않음); - 실행 환경 설명 (예, PyCharm, Jupyter Notebook, 터미널 CLI 실행, Google Colab)
// Google Colab 도 가능하나 권장하지는 않음)
2) 실행 결과 (반드시 포함): - 정상 동작하는지를 여러 가지 예를 통하여 실험하고 실험 결과를 제시; - 문제가 발생하거나 결과의 품질이 좋지 않은 경우 등 결과에 대한 분석도 제시; * 실행 결과를 제시하지 못하는 경우 감점이 많이 됨!!!
3) 발생한 문제 및 해결 방법: - 과제 진행하면서 발생한 문제 및 해결 방법을 자세히 기술; - 문제가 없었어도 문제가 없었다고 기술

본 과제는 학생들의 기말 과제 수행을 돕기 위한 과제로 열심히 수행하면 기말 과제 수행에도 큰 도움이 됨으로 열심히 실행하여 제출하기 바랍니다.

[제출]

eclass로 제출

[관련링크]