LLM 입문자도 당장 시작할 수 있게 해 주는 단계별 가이드
LLM FAQ, AI/ML 용어 해설집, LLM 애플리케이션 개발 고려사항 Tip 수록

이 책은 LLM 개발 단계별 지침, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제 등 LLM이 생소했던 사람도 당장 개발을 시작할 수 있을 만큼 LLM에 대한 전반적인 지식을 쉽고 친절하게 설명한다. 또한, LLM 개발에 더 깊이 들어가 파인튜닝, 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM의 비교 및 활용법, 데이터 형식 및 파라미터 설정법, 임베딩, 성능 최적화, 고급 프롬프트 엔지니어링까지 다뤄 LLM을 실제로 현업에서 활용하고 있는 실무자에게도 통찰력을 제공한다. LLM 입문서이자, 실무 가이드인 이 도서를 통해 다가오는 LLM 시대를 더 확실히 대비하자!

현재 Shiba Technologies의 창립자이자 CTO이다. 존스 홉킨스 대학교의 데이터 과학 강사였으며 데이터 과학 및 머신러닝에 관한 여러 교과서를 집필했다. 또한 RPA 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 대화형 AI 플랫폼인 Kylie.ai의 창립자이기도 하다. 존스홉킨스대학교에서 순수 수학을 공부하면서 학업을 시작했다. 존스홉킨스대학교와 주 의회에서 수년간 데이터 과학을 강의했다. 이후에는 인공 지능 및 데이터 과학을 사용하는 스타트업(Legion Analytics)을 설립해 기업의 영업 팀을 지원하고 있다. 와이콤비네이터(Y Combinator) 액셀러레이터에서 연구원 생활을 마친 후 빠르게 성장하고 있는 자신의 회사에서 대부분 시간을 보내고, 데이터 과학을 위한 교육 자료를 만들고 있다.