챕터별 상세
SLM의 정의와 중요성
SLM은 LLM과 동일한 아키텍처를 기반으로 하지만 파라미터 수가 적어 로컬 장치에서 효율적으로 실행된다. 빠른 추론 속도와 로컬 배포 가능성 덕분에 기업과 개발자에게 실질적인 이점을 제공한다. Andrej Karpathy는 AGI가 10억 개 미만의 파라미터로 구현될 가능성을 언급하며 소형 모델의 잠재력을 강조했다.
SLM은 리소스가 제한된 환경에서 AI를 구동하기 위한 핵심 기술이다.
부트캠프 커리큘럼 및 학습 목표
4주간 8회의 라이브 강의를 통해 데이터 스크래핑부터 모델 배포까지의 전체 파이프라인을 직접 구축한다. 데이터 전처리, 사전 학습, 파인튜닝, RLHF, LoRA 적용, 추론 최적화 과정을 포함한다. 최종적으로 사용자는 자신의 커스텀 데이터를 활용해 학습된 SLM을 모바일 기기 등 엣지 디바이스에 배포하게 된다.
이 과정은 이론을 넘어 실제 모델을 구축하고 배포하는 실습 중심의 교육이다.
용어 해설
- 소형 언어 모델(SLM)
- — Small Language Model의 약자로, 거대 언어 모델(LLM)과 동일한 아키텍처를 가지지만 파라미터 수가 적어 로컬 장치에서 빠르게 실행 가능한 모델이다. 효율적인 추론과 로컬 배포가 가능하다.
- 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)
- — Reinforcement Learning from Human Feedback의 약자로, 모델의 출력을 인간의 선호도에 맞게 정렬하여 성능을 개선하는 기법이다. 모델의 안전성과 유용성을 높이는 데 필수적이다.
- 로라(LoRA)
- — Low-Rank Adaptation의 약자로, 전체 파라미터를 학습하지 않고 저순위 행렬만 학습하여 효율적으로 파인튜닝하는 기법이다. 적은 자원으로도 모델을 특정 도메인에 최적화할 수 있다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 06.수집 2026. 06. 06.출처 타입 YOUTUBE
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