생성적 AI 프로젝트 라이프 사이클에서는 기존 모델을 활용하거나 새로운 모델을 훈련시키는 선택 사이에서 시작합니다. 여러 기반 모델을 이용할 수 있고, Hugging Face와 PyTorch 같은 플랫폼에서 모델 선택을 돕는 허브를 제공합니다. 이 글은 언어 모델 훈련 방법에 대해 이야기하며, 특정 작업에 어떤 모델을 선택할지에 대한 가이드를 제공합니다. 대형 모델 훈련에 연관된 도전과 어려움도 짚고 넘어갑니다.
LLM (Large Language Model) 기반 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 기법과 생명 주기에 대해 깊이 있는 가이드를 제공합니다. 초기 범위 정의에서 시작하여 모델 선택, 성능 평가, 미세 조정, 인프라스트럭처 배포 및 최적화에 이르기까지 프로젝트의 모든 단계를 다룹니다. 추가로, 효과적인 평가 방법, 인간의 선호도와 일치하는 모델의 동작을 보장하는 방법, 그리고 LLM의 한계를 극복하는 기법에 대해 설명합니다. 이는 프로젝트를 수행하는 동안 중요한 결정을 내리고, 잠재적 어려움을 극복하며, 필요한 인프라를 개발하고 배포하는 데 도움이 될 수 있는 중요한 가이드입니다.
