2024년 5일 LLM 기초 로드맵

LLM에 대한 인구가 많은 지식에 압도당하는 경우, 이 로드맵과 최고의 소스에서 엄선된 라이브러리를 여러분에게 안내해 드립니다.

1차: LLM 기초 및 기초

다음 동영상 보기(1시간):

1. FullStack의 LLM 기본(링크)

다음 목록 번호(1시간):

1. LLM 숙달 과정 1주차 콘텐츠(링크)
2. CellStrat의 LLM 응용 프로그램 기사(링크)
3. Amazon의 LLM 기사란 무엇입니까(링크)
4. (선택사항) LLM 협회 센서조사(링크)

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2일차: LLM에 대한 업무

다음 동영상 보기(1시간):

1. 딥러닝.AI의 독자적인 엔지니어링 과정(링크)

다음 목록 번호(1시간):

1. LLM 숙달 주간 과정 2 콘텐츠(링크)
2. 독자적인 가이드 소개(링크)
3. 차별화된 기술 가이드(링크)

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3일차: 로그인 생성(RAG)

다음 동영상 보기(30분):

1. 딥러닝.AI의 RAG란 무엇입니까(링크)
2. LlamaIndex에서 제공하는 설비 구성 RAG 설계 과정(링크)
3. (선택 사항) 솔방울 및 Langchain 동영상이 포함된 RAG(링크)

다음 목록 번호(1시간):

1. LLM 숙달 과정 4주차 콘텐츠(링크)
2. Amazon의 RAG 블로그 게시물(링크)
3. Akash의 고급 RAG 기술에 대한 블로그(링크)

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4일차: LLM 후퇴

다음 동영상 보기(1.5시간):

1. LLM 소음 조정 딥러닝.AI(링크)
2. Shaw의 YouTube 미래 지향적인 기술(링크)

다음 목록 번호(1시간):

1. LLM 숙달 과정 3주차 콘텐츠(링크)
2. Labellerr의 LLM 후속 가이드(링크)
3. HuggingFace의 PEFT 방법(링크)

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5일차: LLM 지원 및 도구

다음 동영상 보기(1시간):

1. 딥러닝.AI(링크)의 LangChain 과정을 사용하여 나만의 LLM 제작 구축

다음 목록 번호(1시간):

1. LLM 숙달 과정 5주차 콘텐츠 적용(링크)
2. a16z의 LLM 응용 프로그램 도구 블로그(링크)