Llm

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스탠포드 대학 LLM 무료 강의
cme295.stanford.edu · Dec 27, 2025

RNN과 CNN을 사용하지 않고 Attention 만 사용하는 신경 기계 번역 Transformer를 제안함Transformers: self-attention, architecture, variants, optimization techniques (sparse attention, low-rank attention, flash attention), LLMs: prompting, finetuning, preference tuning, optimization techniques, Applications: LLM-as-a-judge, RAG, agents, reasoning models.

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LLM(transformer)의 근간이 된 논문 - Attention Is All You Need
arxiv.org · Oct 24, 2025

RNN과 CNN을 사용하지 않고 Attention 만 사용하는 신경 기계 번역 Transformer를 제안함.

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Code is cheap. Show me the talk.
nadh.in · Apr 22, 2018

LLM으로 코드의 가치가 떨어지면서, 잘 말하는 능력(Talk)이 훨씬 더 중요해졌다는 것이다. 문제를 명확히 정의하고, 아키텍처를 설계하며, 의도를 정확하게 전달하는 인간의 사고력과 경험만이 차별점이 된다.

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