저도 최근에 같은 고민 했는데 Andrej Karpathy의 nanoGPT 깃헙 강력 추천합니다. 처음부터 끝까지 직접 구현하는 거라 진짜 도움돼요.
LLM 입문용 무료 리소스 추천받고 싶어요
요즘 ChatGPT 써보면서 LLM에 관심이 생겼는데, 기초부터 제대로 배워보고 싶어요. 유튜브나 블로그는 너무 많아서 어디서부터 시작해야 할지 모르겠더라고요. 혹시 초보자도 따라가기 좋은 무료 강좌나 깃헙 자료 있으신가요?
특히 transformer 구조 같은 기본 개념부터 실제로 코드 짜볼 수 있는 거까지 다루는 게 있으면 좋겠습니다. Python은 기본이고 수학도 나름 준비돼 있는 상태라서, 너무 기초적이지 않은 게 좋겠어요.
혹시 직접 써보신 자료가 있으시면 후기도 함께 남겨주시면 감사하겠습니다.
특히 transformer 구조 같은 기본 개념부터 실제로 코드 짜볼 수 있는 거까지 다루는 게 있으면 좋겠습니다. Python은 기본이고 수학도 나름 준비돼 있는 상태라서, 너무 기초적이지 않은 게 좋겠어요.
혹시 직접 써보신 자료가 있으시면 후기도 함께 남겨주시면 감사하겠습니다.
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저도 비슷한 상황이었는데 3Blue1Brown의 Neural Networks 시리즈 추천드려요. Transformer 시각화가 정말 잘 돼있고 수학적 직관을 쌓기에 좋았어요. 그 다음에 Hugging Face 튜토리얼로 실제 코드 짜보시면 금방 이해가 될 거예요.
저도 같은 고민했는데 3Blue1Brown의 neural network 시리즈 추천해요. Transformer 시각화가 정말 직관적이거든요. 그 다음에 Hugging Face 튜토리얼로 실제 코드 짜보면 금방 체득됩니다.
Transformer 구조 배우려면 아탈라 강의 무조건 추천드려요. 3Blue1Brown의 어텐션 영상도 시각적으로 이해하는 데 정말 도움 됐거든요.
실제로 코드 짜보려면 Hugging Face의 공식 튜토리얼이 최고더라고요. 논문 읽는 것보다 그쪽이 훨씬 실용적이에요. 그리고 Sebastian Raschka의 'Build a Large Language Model' 깃헙도 있는데, 이건 처음부터 끝까지 구현해보면서 배울 수 있어서 좋습니다.
수학 준비가 돼 있으시면 fast.ai 과정도 한번 봐보시는 거 추천해요.
실제로 코드 짜보려면 Hugging Face의 공식 튜토리얼이 최고더라고요. 논문 읽는 것보다 그쪽이 훨씬 실용적이에요. 그리고 Sebastian Raschka의 'Build a Large Language Model' 깃헙도 있는데, 이건 처음부터 끝까지 구현해보면서 배울 수 있어서 좋습니다.
수학 준비가 돼 있으시면 fast.ai 과정도 한번 봐보시는 거 추천해요.
저도 비슷한 길을 걔어서 말씀드리자면, 3Blue1Brown의 "Neural Networks" 시리즈가 transformer 직관을 잡는데 최고더라고요. 그다음 Hugging Face의 공식 코스가 실습까지 커버해줍니다. Python 기초 있으시면 충분히 따라가실 수 있을 거예요.
저도 최근에 같은 고민 많이 했거든요. 3Blue1Brown의 "Neural Networks" 시리즈 강력 추천합니다. Transformer 시각화가 정말 깔끔해서 개념 잡기 좋아요. 그 다음에 HuggingFace의 공식 튜토리얼로 바로 코드 짜보면 흐름이 자연스럽더라고요. 두 개 조합이면 충분할 것 같습니다.
저도 비슷한 길을 갔는데 3Blue1Brown의 Neural Networks 시리즈 추천해요. Transformer 시각화가 정말 잘 돼있더라고요. 그 다음에 Hugging Face의 Course 문서로 실습하면서 배우니까 이론과 코드가 자연스럽게 연결되네요. Python 수학 기초 있으시면 충분할 거같습니다.
저도 비슷한 길을 걸었는데 3Blue1Brown의 neural network 시리즈 추천해요. transformer 시각화가 정말 잘돼있거든요. 그 다음에 Hugging Face 튜토리얼로 실제 코드 짜보면 이해가 빠릅니다. Python 수학 준비돼있으면 충분히 따라갈 수 있을 거예요.
저도 같은 길을 갔는데 3Blue1Brown의 Neural Network 시리즈 추천해요. Transformer 개념이 확실하게 잡혀요.
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