강사: 조한삼 Linkedin 인공지능 언어 모델 역사트랜스포머지피티: 트랜스포머 디코더 추출하여 개발Bert : 트랜스포머 인코더 추출하여 개발 / 임베딩.T5 : 디코더,인코더 둘다 유지하여 개발앞으로는 로보틱스가 뜬다.claude (코딩에 좋음), gemini, gpt예전: 라이브러리 함수 몇 개 외우느냐가 중요 / 요즘: 지피티가 다 해줌. 전체 맥락 이해가 중요. 한번 쳐보는게 좋다.주요이슈: api기반 서비스/플랫폼화/보안/오픈소스/규제mcp, a2a (multi agent, agent간 협업)finetuning- peft, lorallm 발전방향: 멀티모달,추론(딥시크, notebooklm),장기기억,소형화,개별화modular rag img폴더링 - 윈도 / 태깅 - 맥Agentic RAGo..
