개요

인공 지능 영역에 기여하는 것이 당신의 열정이었습니까? 이 분야에 진출하려면 전문 지식과 실무 경험이 필요합니다. 자연어 처리. 다양한 LLM(대형 언어 모델)에 대한 심층적인 지식과 응용 기술을 바탕으로 취업 준비를 하세요.

인간 지능을 모방하는 GPT-4, Llama, Falcon 및 기타 다양한 LLM은 단지 화제가 될 뿐만 아니라 조직의 58 % 이미 혜택을 누리고 있습니다.

하지만 여기에 함정이 있습니다!

전 세계적으로 대부분의 기업이 아직 전환 단계에 있는 지금이야말로 기술을 익히고 자리를 확보할 적절한 시기입니다. 수백만 개의 매개변수에 대해 학습된 언어 모델은 놀라운 점수와 아직 개발되지 않은 잠재력을 보여줍니다. 올바른 기술로 마음을 채우고 이를 실제 프로젝트에 적용한다면 지식의 산은 쉽게 넘을 수 있습니다. 흥미진진한 LLM 세계에서 취업 준비를 하는 방법에 대해 자세히 읽어보세요!

주요 기술 및 지식 영역

LLM 세계에서 후보자를 성공으로 이끄는 기본은 자연어 처리, 기계 학습 및 딥 러닝입니다.

• NLP 및 기계 학습 이해: LLM 기능의 뿌리는 NLP와 기계 학습에 있습니다. 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 제공합니다. NLP는 언어 이해를 통해 인간과 컴퓨터 간의 상호 작용을 연결합니다. 명명된 엔터티 인식, 정서 분석, 기계 번역, 담화 분석과 같은 NLP 응용 프로그램에 대한 깊은 지식 외에도 다양한 언어의 언어 구조에 대한 고급 이해가 필수입니다.

  또한 신속한 엔지니어링 능력에 중점을 두는 것도 중요합니다. 머신러닝을 통해 쉬운 데이터 학습을 위한 알고리즘 및 통계 모델 개발이 가능합니다. LLM 세계에는 신경망, 감독 및 비지도 학습과 같은 ML 개념에 대한 심층적인 정보가 필요합니다. ML 프레임워크 PyTorch 또는 TensorFlow에 능숙해집니다.

• 딥러닝 수용: 딥 러닝은 복잡한 언어 구조와 데이터 종속성을 포착하는 데 사용되는 신경망 개발에 중점을 둡니다. 이를 학습하면 순환 신경망 및 변환기의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 기능이 제공됩니다. 후보자는 딥 러닝 아키텍처와 메모리 네트워크 및 주의 메커니즘과 같은 고급 기술에 대한 심층적인 지식을 갖추고 있어야 합니다.
• 거래 도구: Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 능숙도와 NumPy, pandas, scikit-learn과 같은 관련 라이브러리에 대한 전문 지식이 필수입니다. 또한 GPU 가속 활용에 대한 전문 지식과 GPU 아키텍처용 모델을 최적화하는 능력도 큰 도움이 됩니다.
• 나만의 LLM 구축: 의료, 텍스트 번역, 코딩 또는 기타 분야에서 자신만의 LLM을 구축하여 경험을 쌓으세요. 이 과정에서 핵심 기술 외에 주석 달기, 라벨링, 타인과의 협업에 대한 전문 지식을 얻게 됩니다.

교육 경로

모든 직업에 적합한 매력적인 과정은 두 유형의 후보자, 즉 원하는 영역에 대한 배경 지식이 엄격한 후보자와 경력 전환 옵션을 원하는 후보자 모두에게 유연성을 제공합니다. 심층적인 지식과 함께 필요한 개념에 대한 근본적인 이해는 LLM 영역에서 경력을 쌓기 위한 전제 조건입니다.

직무와 관련된 업무의 복잡성으로 인해 올바른 기술을 보유하는 것도 똑같이 필요합니다. 분석 Vidhya는 다음을 제공합니다. GenAI 피나클 프로그램 1:1 멘토링 프로그램을 통해 최고의 LLM 전문가를 양성하는 것을 목표로 합니다. 여기서는 200시간 이상의 학습 경험을 통해 핵심 개념에 대한 통찰력을 얻고 10개 이상의 실제 프로젝트를 통해 지식을 적용할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

진행 상황을 테스트하기 위한 과제를 수행하면서 업계 관련 26개 이상의 GenAI 고급 도구 및 프레임워크에 익숙해지세요. 주간 멘토링 세션은 GenAI 전문가가 되기 위한 여정에 맞춰 구성되었습니다. 또한 75개 이상의 전문가 세션이 업계에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. Analytics Vidhya를 통해 LLM 분야에서 혁신을 촉진하고 밝은 미래를 만들어가는 기술을 배워보세요.

실습 프로젝트

포트폴리오는 후보자의 경험과 압력과 업무를 처리할 수 있는 능력을 나타냅니다. 다음과 같은 간단하고 흥미로운 언어 모델 프로젝트에 참여하세요.

• 몇 가지 프롬프트를 사용하여 이메일을 생성하는 이메일 생성기를 개발합니다. NLTK 또는 spaCy와 같은 NLP 라이브러리와 함께 OpenAI의 GPT-3 모델을 사용할 수 있습니다.
• LLM 모델을 미세 조정하거나 Wikipedia 또는 기타 도메인 기반 데이터와 같은 지식을 기반으로 새로운 모델을 생성하여 개인 질문 답변 시스템을 개발합니다. NLP 기술과 GitHub 저장소를 사용하세요.
• 에피소드를 검색 가능하게 만들고 콘텐츠 제작자의 데이터베이스가 특정 주제에 대한 질문에 답변하는 데 도움이 되는 YouTube 비디오 요약기를 개발합니다. 이를 달성하려면 비디오 대본을 다운로드하고 관리 가능한 단위로 분할하고 LLM을 사용하여 텍스트를 요약하고 선택적으로 사용자 친화적인 인터페이스를 만들어야 합니다.

오픈 소스 LLM 프로젝트에 기여한 경험은 다음과 같은 LLM을 통해 챗봇을 개발함으로써 더욱 얻을 수 있습니다. GPT-2, 대화GPT및 Seq2Seq 모델. TensorFlow, Rasa 또는 ChatterBot 라이브러리를 사용하여 챗봇을 개인화하고 API 또는 프레임워크 통합을 추가하세요.

또한 포트폴리오를 개발하는 동안 각 프로젝트에 대한 자세한 기여를 보여주세요. 이들 모두를 모집하고 지원하는 직무에 따라 올바른 포트폴리오를 강조하여 맞춤화하세요. 귀하의 포트폴리오에 대한 더 많은 흥미롭고 다양한 LLM 프로젝트를 찾아보세요. 여기에서 지금 확인해 보세요..

네트워킹 및 커뮤니티 참여

현재 세계에서 취업 준비를 하려면 주로 경험과 인맥이 필요합니다. 이전 섹션에서는 실무 경험을 쌓는 방법에 대해 논의했습니다. 이 섹션에서는 LLM 세계의 네트워킹 및 커뮤니티 참여에 대해 자세히 설명합니다. 최신 시장 요구 사항을 잘 파악하려면 올바른 네트워크를 장착하는 것이 중요합니다. 이제 온라인과 오프라인 모두에서 네트워킹 기회를 얻을 수 있습니다. 해당 분야의 지식인과 열정적인 개인들로 구성된 온라인 포럼과 커뮤니티는 전문 플랫폼과 포럼에서 쉽게 이용할 수 있습니다.

분석 Vidhya의 온라인 커뮤니티 14,000명이 넘는 회원을 보유한 도메인 최대 규모 중 하나입니다. 여기서는 다양한 배경을 가진 LLM 애호가, 업계 리더, 전문가 및 학생을 찾을 수 있습니다. 공유되는 콘텐츠의 다양성과 품질, 커뮤니티 참여 수준은 온라인 네트워킹 여정을 시작하기에 좋은 장소입니다.

컨퍼런스 및 웹 세미나 참석을 통해 오프라인 커뮤니티 참여가 가능합니다. 수많은 과학자, 전문가 및 전문가들이 귀중한 생각과 연구를 발표하면서 이러한 기회는 시장 시나리오를 이해하는 데 도움이 됩니다. 그들을 만나고 연결을 구축하십시오. 그들 밑에서 또는 그들과 함께 기회를 찾는 것은 LLM 정복에서 성장에 대한 희망을 담고 있습니다.

결론

주요 기술, 실습 프로젝트 및 네트워킹의 조합은 대형 언어 모델 세계에서 일할 준비를 하는 데 확실히 도움이 될 것입니다. AI 전문가의 이 세 가지로 구성된 패키지는 Analytics Vidhya의 GenAI Pinnacle 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 자신만의 LLM 모델을 시작할 기회를 잡을 준비가 되셨나요? 무엇을 기다리나요? 지금 등록!

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/how-to-get-job-ready-in-the-world-of-large-language-models/