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실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발 : LLM 선정부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 멀티모달 에이전트 구축과 미세 조정까지
실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발 : LLM 선정부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 멀티모달 에이전트 구축과 미세 조정까지
상세정보
- 자료유형
- 단행본(국내)
- 언어부호
- 본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
- 청구기호
- 저자명
- 서명/저자
- 실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발 : LLM 선정부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 멀티모달 에이전트 구축과 미세 조정까지 / 발렌티나 알토 지음 ; 최용 옮김
- 여러형태제목
- [원표제]Building LLM powered applications : : create intelligent apps and agents with large language models
- 발행사항
- 형태사항
- xviii, 350 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
- 총서명
- 위키북스 생성형 AI 프로그래밍 ; ; 10
- 주기사항
- LLM은 "Large Language Model"의 약어임
- 주기사항
- 원저자명: Valentina Alto
- 서지주기
- 참고문헌 수록
- 언어주기
- 영어 원작을 한국어로 번역
- 키워드
- 기타저자
- 기타서명
- LLM 선정부터 프롬프트 엔지니어링, RAG, 멀티모달 에이전트 구축과 미세 조정까지
- 통일총서명
- 위키북스 생성형 AI 프로그래밍 ; ; 10
- 기타저자
- 총서명
- 위키북스 생성형 에이아이 프로그래밍 ; ; 10
- 책소개
-
LLM과 생성형 AI의 모든 것을 빠르게 익히고 싶은 분들을 위한 필독서!
《실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발》은 LLM이 제공하는 기본 개념, 최신 기술, 실용적인 응용 방법을 심도 있게 설명하고, 궁극적으로 AI의 경계를 확장하는 대규모 파운데이션 모델(LFM)까지 다룹니다.
이 책은 LLM을 깊이 있게 소개하는 것으로 시작합니다. 이어서 독점 모델(GPT 3.5/4)과 오픈소스 모델(Falcon LLM)을 비롯한 다양한 주류 아키텍처 프레임워크를 살펴보고, 각각의 강점과 차이점을 분석합니다. 나아가 파이썬 기반의 경량 프레임워크인 랭체인을 중심으로, LLM과 강력한 도구를 사용해 비정형 데이터에서 정보를 찾아내고 구조화된 데이터와 상호작용할 수 있는 지능형 에이전트를 만드는 과정을 안내합니다. 또한 이 책은 언어 모델링을 넘어 다양한 AI 작업과 영상이나 오디오 같은 유형의 데이터까지 포괄하는 LFM의 영역까지 다룹니다.
AI 전문가든 이제 막 AI에 입문하는 초보자든, 이 책은 LLM의 잠재력을 최대한 발휘하고 지능형 AI 시스템의 새로운 시대를 열어가기 위한 로드맵이 될 것입니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 인코더-디코더 블록과 임베딩을 포함한 LLM 아키텍처의 핵심 구성요소 탐구
◎ GPT-3.5/4, Llama 2, Falcon LLM 같은 LLM의 특징 이해
◎ 프런트엔드용 스트림릿(Streamlit)과 랭체인 등의 AI 오케스트레이터 활용
◎ 메모리, 프롬프트, 도구와 같은 LLM 구성요소 숙지
◎ 비모수적 지식과 벡터 데이터베이스 활용법 학습
◎ AI 연구와 산업 응용에서 LFM이 갖는 의미 이해
◎ 파인 튜닝을 통한 LLM 커스터마이징
MARC
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