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LLM 디자인 패턴 상세페이지

LLM 디자인 패턴

견고하고 효율적인 AI 시스템 구축을 위한 실용 가이드

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소장
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35,000원
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28,000원
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28,000원
소장
출간 정보
  • 2026.03.13 전자책 출간
  • 2025.11.25 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 미지원
파일 정보
  • PDF
  • 520 쪽
  • 8.2MB
지원 환경
  • 앱
  • 웹
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791158396725
UCI
-
LLM 디자인 패턴

작품 정보

《LLM 디자인 패턴》은 AI 전문가를 위한 실용 가이드로, 디자인 패턴의 강력함을 활용해 견고하고 확장 가능하며 효율적인 대규모 언어 모델(LLM)을 개발할 수 있도록 돕는다. 생성형 AI, 보안, 전략 분야에서 표준과 혁신을 선도하는 세계적인 AI 전문가이자 베스트셀러 저자가 집필한 이 책은 LLM 개발의 전체 생명주기를 포괄하며, 데이터 처리·모델 훈련·평가·배포 과정에서 마주치는 문제들에 대한 재사용 가능한 아키텍처와 엔지니어링 솔루션을 제시한다.

대규모 데이터셋의 정제, 증강, 주석 처리 방법부터 모듈형 훈련 파이프라인 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 프루닝, 양자화를 통한 모델 최적화까지 다룬다. 또한 각 장에서는 정규화, 체크포인팅, 파인튜닝, ReAct(추리 및 실행) 등 고급 프롬프팅 기법을 살펴보고, 반성(reflection) 기반 추론, 다단계 추리, 도구 활용을 구현하는 방법을 소개한다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG), 그래프 기반 검색, 해석 가능성, 공정성, 인간 피드백 강화학습(RLHF) 등을 중점적으로 다루며, 궁극적으로 에이전틱 LLM 시스템 구축으로 이어진다.

이 책을 마칠 때쯤이면, 독자는 적응력 있고 효율적이며 안전하고 인간의 가치에 부합하는 차세대 LLM을 설계·구축할 수 있는 지식과 도구를 갖추게 될 것이다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

- 데이터 정제, 증강 등 데이터 준비 단계 효율화
- 튜닝, 정규화, 체크포인팅을 활용한 확장 가능한 훈련 파이프라인 설계
- 프루닝, 양자화, 파인튜닝을 통한 LLM 최적화
- 지표, 교차 검증, 해석 가능성을 통한 모델 평가
- 공정성을 이해하고 출력에서 편향을 찾기
- 안전한 에이전틱 AI 시스템 구축을 위한 RLHF 전략 개발

작가 소개

켄 황 (Ken Huang)
켄 황은 클라우드 보안 연합의 AI 안전 작업 그룹과 UN 프레임워크 산하 세계 디지털 기술 아카데미의 AI STR(인공지능 안전, 신뢰, 책임) 작업 그룹에서 공동 의장을 맡고 있는 인공지능 전문가다. DistributedApps.ai의 CEO로서 생성형 AI에 관한 전문적인 컨설팅을 수행한다. OWASP의 LLM 애플리케이션 상위 10대 위험 요소와 NIST 생성형 AI 작업 그룹의 주요 기여자이며, 《Beyond AI》 《Generative AI Security》 《Agentic AI: Theories and Practice》 등 영향력 있는 책을 저술했다. 그는 다보스 세계경제포럼, ACM, IEEE, RSAC 등 세계적인 행사에서 강연한다. 또한 OpenAI 포럼 회원이며, OWASP AI 취약점 점수 시스템 프로젝트의 리더를 맡고 있다.

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