LLM 공부 순서 완벽 가이드: LLM 이렇게 시작하세요

LLM 공부 순서 완벽 가이드: LLM 이렇게 시작하세요

안녕하세요. 파파대니입니다.

요즘 많은 사람들이 공부하는 LLM에 대해서 왜 공부하며, 어떻게 시작해야 할지 모르는 사람들을 위한 소개글을 작성하였습니다.

LLM 공부 시작에 도움이 되었으면 좋겠습니다.

 

1. 왜 LLM을 공부해야 할까?

최근 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 이 다양한 분야에서 활용되면서, AI 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
하지만 LLM을 공부하려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많습니다.

이 글에서는 LLM을 효과적으로 공부하는 방법과 순서를 정리하여, 초보자도 체계적으로 학습할 수 있도록 도와드리겠습니다.

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2. LLM 공부를 위한 기본 배경 지식

LLM을 이해하기 위해서는 먼저 몇 가지 기본 개념을 익혀야 합니다.

(1) 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 개념 이해

LLM은 딥러닝(Deep Learning)의 한 분야이므로, 먼저 AI → 머신러닝 → 딥러닝의 개념을 정리하는 것이 중요합니다.

• AI(Artificial Intelligence): 인간의 지능을 모방하는 기술
• ML(Machine Learning): 데이터를 학습하여 패턴을 찾는 AI 기술
• DL(Deep Learning): 다층 신경망(Neural Network)을 이용한 머신러닝 기법

(2) 프로그래밍 기초 (Python 필수)

LLM을 활용하려면 Python이 필수입니다.
특히 다음과 같은 라이브러리를 기본적으로 익혀두는 것이 좋습니다.

• Numpy, Pandas: 데이터 처리
• Matplotlib, Seaborn: 데이터 시각화
• Scikit-learn: 머신러닝 기본 모델

(3) 선형대수, 확률, 통계 개념

딥러닝 모델을 이해하려면 행렬 연산, 확률, 통계 개념이 필요합니다.
추천 학습 자료:

• 《Deep Learning from Scratch》
• 《Pattern Recognition and Machine Learning》

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3. LLM 공부 순서

LLM을 체계적으로 공부하려면 다음과 같은 단계를 따르는 것이 좋습니다.

(1) 자연어 처리(NLP) 기본 개념 익히기

LLM은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 기반으로 합니다.
기본적으로 알아야 할 개념은 다음과 같습니다.

• Tokenization: 문장을 단어 또는 문자 단위로 분리하는 과정
• Word Embedding: 단어를 벡터로 변환하는 방법 (Word2Vec, GloVe, FastText)
• RNN, LSTM, GRU: 기본적인 순환 신경망(RNN) 모델
• Transformer 구조: LLM의 핵심 개념

(2) Transformer 모델 구조 학습

최근 LLM은 대부분 Transformer 아키텍처를 기반으로 만들어집니다.
Transformer를 학습할 때는 아래 개념을 반드시 이해해야 합니다.

• Self-Attention Mechanism: 문장 내에서 단어 간 관계를 찾는 핵심 기술
• Positional Encoding: 단어의 순서를 반영하는 방법
• Multi-Head Attention: 여러 관점에서 문장을 분석하는 기법
• Layer Normalization & Residual Connection: 모델의 안정성을 높이는 기법

Transformer 모델의 개념을 이해했다면, BERT, GPT 시리즈, T5 등의 대표적인 LLM을 살펴보는 것이 좋습니다.

(3) LLM 모델 활용 및 실습

이론을 학습한 후에는 직접 실습을 진행해 보는 것이 중요합니다.
다음과 같은 방법으로 실제 모델을 다뤄볼 수 있습니다.

• Hugging Face Transformers 사용법 익히기
  python

  복사편집

  from transformers import pipeline generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") print(generator("Hello, how are you?", max_length=30))
• Fine-tuning(미세 조정) 실습
  LLM 모델을 자신의 데이터에 맞게 튜닝하는 과정
• Prompt Engineering
  LLM에게 적절한 질문을 던져 원하는 답을 얻는 방법

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4. 추천 공부 자료

LLM을 공부할 때 도움이 될 만한 추천 자료를 소개합니다.

(1) 온라인 강의

• Coursera – Deep Learning Specialization (Andrew Ng)
• Fast.ai – Practical Deep Learning for Coders
• Udacity – Natural Language Processing Nanodegree

(2) 추천 도서

• 《Attention Is All You Need》(Transformer 논문)
• 《Deep Learning for NLP》
• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》

(3) 논문 및 공식 문서

• BERT 논문: "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"
• GPT 논문: "Language Models are Few-Shot Learners"
• Hugging Face 공식 문서(https://huggingface.co/docs/transformers/index)

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LLM을 공부하는 것은 쉽지 않지만, 체계적인 학습 순서를 따른다면 효과적으로 이해할 수 있습니다.

1. 기본 개념 익히기: 머신러닝, Python, 수학적 배경
2. NLP 기초 학습: Tokenization, Word Embedding, 기본 신경망 모델
3. Transformer 모델 구조 학습: Self-Attention, Multi-Head Attention 등
4. 실전 실습: Hugging Face, Fine-tuning, Prompt Engineering

이 과정을 차근차근 따라가면서 실습을 병행한다면, LLM을 활용하는 능력을 더욱 빠르게 키울 수 있을 것입니다.

꾸준한 학습과 실전 경험이 중요하므로, 직접 코드를 작성하며 공부하는 것을 추천드립니다!

쉽지 않겠지만, 파이팅 하시기 바랍니다.