지난 3월 26일, SKT에서 ‘HuggingFace를 이용한 LLM 모델의 활용’이라는 주제로 강의를 진행했습니다. 이번 강의에서는 HuggingFace 라이브러리를 활용해 대규모 언어 모델(LLM)을 fine-tuning하는 방법을 다양한 실습 예제를 통해 학습했습니다.
강의 첫 번째 파트에서는 NLP의 기본이 되는 Tokenizing과 Text Representation에 대해 다뤘습니다. 특히 SentenceBERT 모델을 사용해 문서 검색 시스템을 구축하는 실습을 진행했는데, 수강생들의 반응이 정말 좋았어요. 실제 업무에서 바로 적용할 수 있는 내용이라 더욱 집중해서 들으시더라고요.
두 번째 파트에서는 한국어 감성 분류 데이터셋을 가지고 BERT 모델을 fine-tuning하는 실습을 진행했습니다. 또한 HuggingFace의 주요 기능들을 배우고, 다양한 모델을 불러와 inference하는 방법도 알아봤어요. 이 부분에서 실무자들이 특히 관심을 보이셨는데, 현업에서 마주할 수 있는 문제들을 어떻게 접근하고 해결할 수 있는지 실질적인 방법을 배울 수 있었기 때문이죠.
마지막으로 NLG(Natural Language Generation) 주제로 넘어가 Transformer의 Decoder 구조와 GPT 모델에 대해 자세히 살펴봤습니다. 그리고 강의의 하이라이트라고 할 수 있는 ChatGPT API를 사용해 나만의 챗봇 웹 서비스를 구현하는 프로젝트를 진행했어요. 이 부분에서 수강생들의 열정이 정말 대단했습니다. 직접 만든 챗봇이 작동하는 걸 보면서 다들 뿌듯해하셨죠.
이번 강의를 통해 NLP의 전반적인 내용을 다루면서도 실무에 바로 적용할 수 있는 실습 위주로 진행했습니다. 만약 여러분의 회사에서도 이와 같은 실전적인 NLP 강의가 필요하다고 생각되신다면, 언제든 연락 주세요. 여러분의 팀에 맞는 맞춤형 커리큘럼으로 함께 NLP의 세계를 탐험해볼 수 있을 거예요.
💌 기업 강의 문의 메일: jinboxofficial@gmail.com
