LLM(Large Language Model)은 인간의 언어를 처리하는 모델로 방대한 양의 데이터로 사전 학습된 초대형 딥러닝 모델입니다. ChatGPT가 세상의 관심을 받게 되면서 'LLM'에 대한 관심도 높아지고 있죠! 다양한 기업에서는 LLM을 활용하여 이미 우리에게 익숙한
챗봇 서비스등 솔루션을 만들고 있습니다. LLM의 기초를 학습하고 직접 서비스를 개발해보면서 막연하게 알고 있던 LLM을 직접 활용할 수 있는 '도구'로 바꿔보면 어떨까요?
"기초부터 실습까지, 함께 성장하는 LLM 실험실"
- LLM의 개념, 원리, 사례 & LangChain 사용법 탐구(OpenAI API 활용)
- 자신만의 LLM을 활용 AI solution에 대한 구체적 기획 및 개발
-
LLM 기초 도서 1권을 3개월동안 꼭꼭 씹어먹듯 완독한다.
- 도서의 내용을 발표할 수 있도록 요약 자료를 만들고 조원들에게 발표한다.
- 다양한 실습 코드를 직접 작성하며 따라하는 것을 넘어 자신만의 솔루션을 만들어본다.
- LLM의 기초를 다룬 책을 읽고 스스로 요약 및 발표 자료를 만듦으로써 개념을 직접 설명할 수 있다(남을 가르치면서 배우기)
- LLM에 대해 이론 학습에서 끝나는 것이 아니라 실습을 통해 직접 응용/활용할 수 있다
| 역할 | 이름 | 기술 스택 배지 | 주요 관심 분야 |
|---|---|---|---|
| Project Manager | 권선옥 |   |
LLM/NLP |
| Member | 레오나르도 다빈치 |   |
데이터 파이프라인 설계 |
우리의 개발 문화
class CollaborationFramework:
def __init__(self):
self.tools = {
'communication': 'Discord',
'version_control': 'GitHub Projects',
'ci/cd': 'GitHub Actions',
'docs': 'Github Wiki'
}
def workflow(self):
return """주간 사이클:
1️⃣ 스터디 내용 발표 : 요약 + 코드 설명
2️⃣ 스터디 내용 리뷰 : 더 공부하고 싶은 내용, 이슈, 어려웠던 점 등 공유 """2025 주요 KPI
| 지표 | 목표치 | 현재 달성률 |
|---|---|---|
| 커밋 수 | 각자 매주 1회 | 0% |
- 스터디 모임 일정 : 매주 화요일 오후 9시 🕘
- 발표는 개인별 최소 2회 이상 진행 예정이며, 교재(하단 '학습 자원' 참고) 기반 1) 주요 내용 요약 & 2) 코드 시연 등으로 구성됩니다.
- 발표 자료는 발표자가 직접 제작 후 스터디 전날까지 github에 공유합니다.
| 날짜 | 내용 | 발표자 |
|---|---|---|
| 2025/03/04 | OT | ALL |
| 2025/03/11 | 1.1 LLM 개념 ~ 1.2 LLM 특징과 종류 | 미정 |
| 2025/03/18 | 1.3 LLM 생성 과정 ~ 1.4 LLM 생성 후 추가 고려 사항 | 미정 |
| 2025/03/25 | 🧙 1st Magical Week 🧙(오프라인 모임) | 휴일 |
| 2025/04/01 | 2.1 LLM 활용 방법 ~ 2.3 LLM의 한계 | 미정 |
| 2025/04/08 | 3.1 RAG 개념 ~ 3.3 RAG 구현 시 필요한 것 | 미정 |
| 2025/04/15 | 4.1 랭체인 훑어보기, 4.3 랭체인 주요 모듈 (✅ 4.2 랭체인을 사용하기 위한 환경 구성은 모든 구성원 수행) | 미정 |
| 2025/04/22 | 5.1 간단한 챗봇 만들기 ~ 5.2 RAG 기반의 챗봇 만들기 | 미정 |
| 2025/04/29 | 🧙 2nd Magical Week 🧙(오프라인 모임) | 휴일 |
| 2025/05/06 | 5.3 PDF 요약 웹사이트 만들기 ~ 5.4 독립형 질문 챗봇 만들기 | 미정 |
| 2025/05/13 | 5.5 대화형 챗봇 만들기 ~ 5.6 번역 서비스 만들기 | 미정 |
| 2025/05/17 | 🔮 PseudoCon 🔮(가짜연구소 컨퍼런스 행사) | |
| 2025/05/20 | 5.7 메일 작성기 만들기 ~ 5.8 CSV 파일 분석하기(마지막) | 미정 |
- 총 8개의 mini-ai app을 만들 수 있습니다(+ 책 내용을 바탕으로 자신만의 ai-app도 만들 수 있습니다)
이미지 출처 : 직접 제작
- 랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기 : 스터디 기초 교재(준비 필수!)
이미지 출처 : Google books
팀원으로 참여하시려면 러너 모집 기간에 신청해주세요.
- 링크 (준비중)
누구나 청강을 통해 모임을 참여하실 수 있습니다.
- 특별한 신청 없이 정기 모임 시간에 맞추어 디스코드 #Room-AK 채널로 입장
- Magical Week 중 행사에 참가
- Pseudo Lab(5/17) 행사에서 만나기
- Python 기초 개념을 다지신 분
- LLM을 활용한 서비스에 대해 관심이 많고 직접 만들어 보고 싶은 분(LLM을 어떻게 활용하고 싶은지, 왜 필요한지에 대한 생각이 구체적이면 더 좋습니다)
- 스터디를 충실하게 참여할 수 있는 분(발표 자료 제작 등 시간 엄수가 가능한 분)⭐️
Pseudo-Lab is a non-profit organization focused on advancing machine learning and AI technologies. Our core values of Sharing, Motivation, and Collaborative Joy drive us to create impactful open-source projects. With over 5k+ researchers, we are committed to advancing machine learning and AI technologies.
This project is licensed under the MIT License.