[HD][심화과정]Fine tuning (파인 튜닝) - Transformer (트랜스포머) 아키텍처 Part.2

- PyTorch를 활용하여 Scaled Dot-Product Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding 등 Transformer의 핵심 구성 요소를 직접 코드로 구현할 수 있다.- EncoderLayer, DecoderLayer, Encoder, Decoder, Transformer 클래스를 순서대로 구현하고 전체 아키텍처를 완성할 수 있다.- GPT-1의 Pre-training(next token prediction)과 Fine-tuning(downstream task 적응) 2단계 학습 방법론을 이해할 수 있다.- GPT-1의 Task-specific input transformation([Start], [Delim], [Extract] 특수 토큰)과 각 downstream task별 입력 구조를 이해할 수 있다.- BERT의 MLM, NSP Pre-training 방식과 양방향 인코더 구조를 이해하고, BIO 태깅, [CLS]/[SEP]/[MASK] 특수 토큰의 역할을 설명할 수 있다.

본 과정은 AI 모델을 특정 목적에 맞게 최적화하는 핵심 기술인 Fine-tuning을 Transformer 아키텍처의 원리부터 실제 구현까지 체계적으로 학습합니다.Attention 메커니즘, Self-attention, Multi-head Attention 등 Transformer의 핵심 구조를 수식과 함께 이해하고, 사전학습(Pre-training)된 모델이 Fine-tuning을 통해 어떻게 새로운 태스크에 적응하는지 그 원리를 탄탄히 익힙니다.학습률(Learning Rate), 배치 크기(Batch Size), Epoch 등 주요 하이퍼파라미터의 역할을 이론적으로 파악하고, PyTorch와 Hugging Face를 활용한 실습을 통해 텍스트 분류, 감성 분석 등 실제 태스크에 Fine-tuning을 직접 적용해봅니다.이 과정을 통해 AI/ML을 처음 접하는 분도 Transformer 기반 모델의 동작 원리를 이해하고, 원하는 도메인에 맞는 모델을 스스로 학습시킬 수 있는 기초 역량을 갖추게 됩니다.

Transformer 아키텍처의 원리를 이해하고 PyTorch 기반 AI 모델 구현 및 Fine-tuning을 학습하고자 하는 개발자 및 AI 입문자