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LLM 심화 학습 로드맵

✅ 개요

이 문서는 기본적인 LLM 이해를 바탕으로 더 심화된 개념과 실습을 학습하고자 하는 분들을 위한 가이드입니다. 목적별로 주제를 분류하고, 추천 자료 및 실습 방향을 제시합니다.

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🎯 1. Transformer 구조 내부 이해

학습 주제

• Transformer 아키텍처 수식적 분석
• Self-Attention 연산의 수학적 의미
• Positional Encoding 종류 (Sinusoidal, Rotary, ALiBi)
• Feedforward Network (FFN)
• Residual Connection과 LayerNorm
• Causal vs Bidirectional Attention 차이

추천 자료

• The Illustrated Transformer
• 《Transformers for Natural Language Processing》 (Denis Rothman)
• Hugging Face transformers GitHub 코드 분석

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🎯 2. Fine-tuning 및 LoRA 기반 실습

학습 주제

• Hugging Face Trainer 사용법
• LoRA / Adapter / Prompt-Tuning 등 PEFT 기법
• 학습률, 손실 함수 튜닝
• 커스텀 데이터셋 준비 및 텍스트 전처리

실습 키워드

• transformers, peft, datasets, trl
• Alpaca, DPO, Self-Instruct
• TinyLLaMA, Mistral 등 Colab에서 실습

추천 자료

• Hugging Face 공식 튜토리얼 (PEFT)
• llama-recipes
• DeepLearning.AI - Fine-Tuning LLMs 과정

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🎯 3. 멀티모달 / LLM 기반 에이전트

학습 주제

• CLIP, Flamingo, GPT-4o 등 멀티모달 모델 구조
• LangChain / LangGraph로 툴 사용 및 에이전트 구성
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Vision-Language-Action 모델

추천 자료

• GPT-4 Technical Report
• OpenFlamingo 프로젝트
• LangChain 공식 문서
• 논문: NaViLA, ViperGPT 등

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🎯 4. 최신 아키텍처 및 연구 트렌드

학습 주제

• SSM 기반 모델 (Mamba, RWKV, Hyena)
• Long-context modeling (GPT-4 128K, Gemini)
• Mixture-of-Experts (MoE), Sparse Transformer
• Efficient Transformer variants (RetNet 등)

추천 자료

• 논문: Attention is All You Need
• Retentive Network, Mamba, LLaMA 3 등
• Hugging Face Papers with Code
• ArXiv Sanity, arxiv-daily newsletter

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📌 추천 학습 순서 (실전 중심)

1. 🤖 Hugging Face로 GPT 또는 T5 Fine-tuning 실습
2. 🧪 LoRA / Adapter 등 PEFT 실험
3. 📂 LangChain 기반 문서 QA 또는 에이전트 구성
4. ✍️ Transformer 내부 연산 수식적 분석
5. 📈 최신 논문 분석 및 아키텍처 비교

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🎁 추가 도움 가능 항목

• 실전 Fine-tuning 코드 템플릿
• 최신 논문 요약 (예: Mamba, GPT-4, LLaMA 3)
• LangChain / RAG 프로젝트 설계
• 멀티모달 LLM 파이프라인 설계 지원

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이 로드맵은 실제 프로젝트 응용, 연구 준비, 고급 튜닝 등에 필요한 주제를 모두 포함하며, 실습과 이론을 병행할 수 있도록 설계되어 있습니다.