10장: 실전 프로젝트 - 도메인 특화 코드 리뷰 모델 파인튜닝
코드 리뷰 특화 모델을 데이터 수집부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 실습하며, 시리즈에서 배운 모든 기법을 통합 적용합니다.
20개의 글
코드 리뷰 특화 모델을 데이터 수집부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 실습하며, 시리즈에서 배운 모든 기법을 통합 적용합니다.
파인튜닝의 학습, 평가, 배포 전체 과정을 CI/CD 파이프라인으로 자동화하고, 데이터 변경이나 코드 변경 시 자동으로 모델이 업데이트되는 체계를 구축합니다.
프롬프트의 버전 관리, CI/CD 파이프라인 통합, 환경별 배포 전략, 그리고 운영 모니터링까지 프로덕션급 프롬프트 관리 체계를 다룹니다.
파인튜닝된 모델을 체계적으로 관리하기 위한 모델 레지스트리 구축, 버전 관리, 메타데이터 추적, 아티팩트 저장 전략을 다룹니다.
프롬프트의 품질을 정량적으로 측정하고 회귀를 방지하는 체계적인 테스트 전략과 자동화 도구를 다룹니다.
파인튜닝된 모델의 성능을 자동 메트릭, LLM 평가, 인간 평가를 통해 다각적으로 측정하고 벤치마킹하는 체계적인 방법을 다룹니다.
메타 프롬프팅, 프롬프트 체이닝, 자기 성찰, Tree-of-Thought 등 복잡한 작업을 해결하는 고급 프롬프트 엔지니어링 기법을 다룹니다.
파인튜닝 학습 파이프라인의 전체 구조를 설계하고, 학습률, 배치 크기, 스케줄링 등 핵심 하이퍼파라미터를 최적화하는 전략을 다룹니다.
프로덕션 환경에서 일관된 모델 행동을 보장하는 시스템 프롬프트의 구조, 설계 원칙, 그리고 실전 패턴을 체계적으로 다룹니다.
4비트 양자화와 LoRA를 결합한 QLoRA의 원리를 이해하고, 단일 소비자 GPU에서 대규모 모델을 파인튜닝하는 실전 방법을 다룹니다.
LLM이 JSON Schema를 따르는 구조화된 응답을 생성하도록 설계하는 방법과 프로덕션 시스템 통합 전략을 다룹니다.
LoRA(Low-Rank Adaptation)의 수학적 원리를 이해하고, 타겟 레이어 선택부터 하이퍼파라미터 튜닝까지 실전 적용법을 다룹니다.
프롬프트의 구조를 명확히 하는 XML, JSON, 마크다운 기반 입력 설계 기법과 모델별 최적 전략을 다룹니다.
파인튜닝 학습 데이터의 정제, 중복 제거, 토큰화, 패딩 전략 등 실전 전처리 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.
LLM에게 전문가 역할을 부여하여 도메인 특화 응답을 이끌어내는 페르소나 설계의 원리와 실전 패턴을 체계적으로 다룹니다.
파인튜닝 성패를 좌우하는 학습 데이터의 설계 원칙, 수집 전략, 데이터 형식을 실전 관점에서 체계적으로 안내합니다.
LLM에게 단계적 사고를 유도하는 Chain-of-Thought 프롬프팅의 원리, 변형 기법, 그리고 최신 추론 모델에서의 활용 전략을 다룹니다.
LLM 파인튜닝이 무엇인지, 사전 학습 모델과 어떤 관계가 있는지, 언제 파인튜닝이 필요한지를 체계적으로 정리합니다.
예시 없이 지시하는 제로샷부터 예시를 활용하는 퓨샷까지, 예시 기반 프롬프팅의 원리와 실전 활용 전략을 체계적으로 다룹니다.
프롬프트 엔지니어링이 무엇이고 왜 중요한지, LLM과의 효과적인 소통을 위한 핵심 원칙과 기초 개념을 체계적으로 살펴봅니다.