목차
추천의 글
들어가며
이 책의 대상 독자와 사전 지식
이 책의 구성과 학습 로드맵
이 책을 효과적으로 읽는 법
예제 파일과 실습 환경
Chapter 1 언어 모델
1 언어 모델 이전의 텍스트 표현: 백오브워즈
2 언어 모델의 개념과 원리
3 인공 신경망 기반 언어 모델
4 Seq2Seq와 인코더-디코더 구조
Chapter 2 트랜스포머 아키텍처와 LLM 핵심 기술
1 트랜스포머 아키텍처
2 어텐션 메커니즘의 작동 원리
3 다양한 트랜스포머 모델 분석
4 사전학습의 개념과 주요 방식
5 허깅페이스 허브 활용하기
6 텍스트 생성의 디코딩과 샘플링 기법
7 LLM 토크나이저와 챗 템플릿
Chapter 3 LLM 파인튜닝과 학습 효율화
1 파인튜닝의 개념과 원리
2 파인튜닝의 등장 배경과 현재 역할
3 지시사항 튜닝
4 PEFT: 효율적인 파인튜닝 기법
5 [실습] 파인튜닝: 뉴스 기사 요약 및 키워드 추출
Chapter 4 비전 언어 모델과 Qwen3-VL
1 VLM을 위한 비전 인코더
2 Qwen3-VL의 구조
3 Qwen3-VL의 학습
4 [실습] Qwen3-VL로 패션 상품 속성 추출
Chapter 5 펑션 콜링 에이전트 파인튜닝
1 펑션 콜링의 이해
2 [실습] 파인튜닝: 쇼핑몰 멀티턴 챗봇
3 [데모] 함수를 호출하는 멀티턴 상담 챗봇
Chapter 6 LLM 추론·서빙 최적화
1 어텐션 연산과 메모리 최적화
2 KV 캐시 최적화
3 서빙 배치 관리
4 추론 가속화 기법
5 LLM 서빙 프레임워크
Chapter 7 Reasoning LLM과 강화학습
1 Reasoning LLM의 개념과 등장 배경
2 Reasoning LLM의 핵심 기술
3 DeepSeek-R1의 특징과 학습 원리
4 [프로젝트] MiniR1 추론 모델 학습
Chapter 8 RAG 시스템 구축과 최적화
1 기본 RAG 파이프라인 설계
2 랭체인으로 RAG 파이프라인 구성하기
3 고급 검색 및 RAG 기법
4 대화 메모리와 히스토리 관리
5 RAG 파이프라인 최적화
6 [프로젝트] 금융 PDF 기반 RAG 챗봇 구축
Chapter 9 도구 호출 에이전트
1 도구 호출 에이전트의 개념과 구조
2 서로 다른 두 축: 펑션 콜링과 ReAct
3 [실습] ReAct: 추론과 행동을 교차하기
4 [실습] 펑션 콜링: JSON 형식으로 도구 호출하기
5 [실습] 예외 처리와 병렬 실행
6 [응용] Text-to-SQL로 데이터베이스 질의하기
마치며
참고문헌
찾아보기
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이 책을 효과적으로 읽는 법
예제 파일과 실습 환경
Chapter 1 언어 모델
1 언어 모델 이전의 텍스트 표현: 백오브워즈
2 언어 모델의 개념과 원리
3 인공 신경망 기반 언어 모델
4 Seq2Seq와 인코더-디코더 구조
Chapter 2 트랜스포머 아키텍처와 LLM 핵심 기술
1 트랜스포머 아키텍처
2 어텐션 메커니즘의 작동 원리
3 다양한 트랜스포머 모델 분석
4 사전학습의 개념과 주요 방식
5 허깅페이스 허브 활용하기
6 텍스트 생성의 디코딩과 샘플링 기법
7 LLM 토크나이저와 챗 템플릿
Chapter 3 LLM 파인튜닝과 학습 효율화
1 파인튜닝의 개념과 원리
2 파인튜닝의 등장 배경과 현재 역할
3 지시사항 튜닝
4 PEFT: 효율적인 파인튜닝 기법
5 [실습] 파인튜닝: 뉴스 기사 요약 및 키워드 추출
Chapter 4 비전 언어 모델과 Qwen3-VL
1 VLM을 위한 비전 인코더
2 Qwen3-VL의 구조
3 Qwen3-VL의 학습
4 [실습] Qwen3-VL로 패션 상품 속성 추출
Chapter 5 펑션 콜링 에이전트 파인튜닝
1 펑션 콜링의 이해
2 [실습] 파인튜닝: 쇼핑몰 멀티턴 챗봇
3 [데모] 함수를 호출하는 멀티턴 상담 챗봇
Chapter 6 LLM 추론·서빙 최적화
1 어텐션 연산과 메모리 최적화
2 KV 캐시 최적화
3 서빙 배치 관리
4 추론 가속화 기법
5 LLM 서빙 프레임워크
Chapter 7 Reasoning LLM과 강화학습
1 Reasoning LLM의 개념과 등장 배경
2 Reasoning LLM의 핵심 기술
3 DeepSeek-R1의 특징과 학습 원리
4 [프로젝트] MiniR1 추론 모델 학습
Chapter 8 RAG 시스템 구축과 최적화
1 기본 RAG 파이프라인 설계
2 랭체인으로 RAG 파이프라인 구성하기
3 고급 검색 및 RAG 기법
4 대화 메모리와 히스토리 관리
5 RAG 파이프라인 최적화
6 [프로젝트] 금융 PDF 기반 RAG 챗봇 구축
Chapter 9 도구 호출 에이전트
1 도구 호출 에이전트의 개념과 구조
2 서로 다른 두 축: 펑션 콜링과 ReAct
3 [실습] ReAct: 추론과 행동을 교차하기
4 [실습] 펑션 콜링: JSON 형식으로 도구 호출하기
5 [실습] 예외 처리와 병렬 실행
6 [응용] Text-to-SQL로 데이터베이스 질의하기
마치며
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