학습 목표

• •사전훈련 과정과 대규모 데이터셋 처리
• •다양한 파인튜닝 기법 (Supervised, In-context)
• •RLHF (인간 피드백 강화학습) 원리와 적용
• •Tokenization 전략과 Vocabulary 구성
• •Scaling Law와 모델 크기의 관계
• •학습 효율성을 위한 최적화 기법들