GPT, LLM을 공부하고 싶은데, 뭐 부터 공부해야할지 모르겠어요.

GPT, LLM을 공부하고 싶은데, 뭐 부터 공부해야할까?

 

LLM(대규모 언어 모델)을 공부하고 싶으시다면, 아래와 같은 순서로 접근하시는 것이 좋습니다:

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1. 기본 지식 습득:
   • 프로그래밍 언어: Python 같은 프로그래밍 언어에 익숙해지는 것이 좋습니다. 대부분의 LLM 프로젝트와 라이브러리는 Python으로 작성되어 있습니다.
   • 기계학습 및 심층학습 기초: LLM은 심층학습(Deep Learning)의 한 분야이므로, 신경망(Neural Networks), 역전파(Backpropagation), 최적화(Optimization) 등의 기초적인 머신러닝과 딥러닝 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
   • 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP): 텍스트 데이터를 다루는 방법, 언어 모델의 기본 개념, 텍스트 전처리 방법 등 NLP의 기본을 공부합니다. 
2. LLM에 대한 심화 학습:
   • Transformer 아키텍처: 대부분의 최신 LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. Transformer의 작동 방식과 주요 구성 요소(어텐션 메커니즘, 포지셔널 인코딩 등)에 대해 학습합니다.
   • LLM 사례 연구: GPT, BERT, T5 등 다양한 LLM의 구조와 작동 원리를 이해합니다. 이러한 모델들이 어떻게 훈련되고, 어떠한 태스크에 사용될 수 있는지를 학습합니다.
3. 프로젝트와 실습:
   • 오픈 소스 라이브러리 활용: Hugging Face의 Transformers, TensorFlow, PyTorch 같은 라이브러리를 사용하여 실제 모델을 실험해보고, NLP 태스크를 수행해봅니다.
   • 자체 프로젝트: 배운 지식을 바탕으로 자신만의 NLP 프로젝트를 시작해보세요. 특정 문제를 해결하거나, 창의적인 방법으로 LLM을 활용해보는 것입니다.
4. 최신 연구 동향 파악:
   • 논문 읽기: LLM과 관련된 최신 연구 논문을 읽고, 연구 커뮤니티에서 논의되고 있는 최신 기술과 아이디어를 파악합니다. arXiv 같은 사이트에서 관련 논문을 찾을 수 있습니다.
   • 컨퍼런스 및 워크샵 참여: NLP나 AI 분야의 주요 컨퍼런스(NeurIPS, ICML, ACL 등)에 참여하여 최신 연구 동향을 파악하고, 연구자들과 네트워킹할 수 있습니다.

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이러한 단계를 통해 LLM을 공부하며, 기본적인 지식에서부터 심화된 이해와 실제 응용까지 점차 확장해 나갈 수 있습니다.

 

학습 자료 선택에 있어서, 온라인 코스, 학술 논문, 공식 문서, GitHub 프로젝트 등 다양한 자료를 활용하는 것이 중요합니다. 각 주제에 대해, Coursera, edX, Udacity 같은 MOOC 플랫폼에서 제공하는 관련 코스를 찾아볼 수 있으며, Hugging Face의 공식 문서와 튜토리얼은 Transformer 모델을 이해하고 사용하는 데 도움이 될 것입니다. 또한, Google의 BERT나 OpenAI의 GPT와 같은 구체적인 모델을 깊이 있게 학습하면서 실제 코드를 다루는 경험을 쌓는 것도 중요합니다.