넘스탯
DATA ANALYTICS & INSIGHTS
확률에서 LLM까지 – 데이터 사이언스 전문 교육 플랫폼
도움말
⚠️ 오프라인 모드
🧠 LLM 핵심 개념
🔄
Transformer 아키텍처
현대 LLM의 핵심 구조
Self-Attention 메커니즘
인코더-디코더 구조
Position Encoding
Multi-Head Attention
✂️
토큰화 (Tokenization)
텍스트를 모델이 이해할 수 있는 단위로 분할
Byte Pair Encoding (BPE)
SentencePiece
서브워드 토큰화
어휘 사전 구축
📚
훈련 과정
대규모 데이터로 언어 패턴 학습
사전 훈련 (Pre-training)
파인튜닝 (Fine-tuning)
RLHF (인간 피드백 학습)
인스트럭션 튜닝
LLM 실습 시뮬레이터
프롬프트 입력
LLM 응답
여기에 LLM의 응답이 표시됩니다...
📝 효과적인 프롬프트 예시
데이터 분석 요청
다음 데이터셋의 패턴을 분석해주세요: [데이터]
이 통계 결과를 일반인이 이해하기 쉽게 설명해주세요
A/B 테스트 결과를 해석하고 권장사항을 제시해주세요
학습 도우미
머신러닝의 편향-분산 트레이드오프를 예시로 설명해주세요
베이즈 정리를 실생활 예시로 쉽게 설명해주세요
확률 분포의 종류와 각각의 특징을 정리해주세요
코드 생성
Python으로 선형 회귀 모델을 구현하는 코드를 작성해주세요
데이터 전처리를 위한 pandas 코드를 생성해주세요
시각화를 위한 matplotlib 코드를 작성해주세요