May 2026
Intermediate
340 pages
5h 53m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
LLM(대규모 언어 모델)은 자연어 처리를 혁신했지만 애플리케이션에 배포하는 데는 수많은 기술적 어려움이 따릅니다. 대규모 언어 모델: 어려운 부분에서는 개발자와 AI 엔지니어가 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 때 직면하는 한계에 대해 명확하고 실용적인 검토를 제공합니다. 기능뿐 아니라 구현상의 함정에 초점을 맞춘 이 책은 재현 가능한 Python 코드와 오픈 소스 도구로 지원되는 실행 가능한 전략을 제공합니다.
독자는 애플리케이션 평가, 입력 관리, 테스트 및 안전과 관련된 주요 장애물을 탐색하는 방법을 배울 수 있습니다. 빌더와 기술 제품 책임자를 위해 설계된 이 가이드는 실제 문제에 대한 실용적인 솔루션을 강조하고 LLM 제약과 트레이드오프에 대한 근거 있는 이해를 촉진합니다.
- 비결정론적 시스템을 위한 디자인 테스트 및 평가 전략
- 컨텍스트, RAG 및 긴 컨텍스트 검색 관리
- 출력 불일치 및 구조적 불안정성 해결
- 안전 및 콘텐츠 조정 프레임워크 구현
- 정렬 문제 및 완화 기술 살펴보기
- 로컬에서 오픈 소스 모델 활용
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