[boostcamp] 부스트캠프 AI Tech 16주차 돌아보기

1. 잘한 것

- 시간 내에 수업 및 과제를 모두 마무리했습니다.

- 매번 배운 내용을 바로 정리했습니다.

- Leetcode, 백준 등 코딩 테스트 문제를 풀었습니다.

2. 부족한 것

- 시도할 것으로 이야기햇던 논문 요약 정리를 못했습니다.

3. 배운 것

- 대규모 언어 모델의 학습 방법론 개요와 오픈소스 LLM 모델, 그리고 평가지표 

📖 Large Language Model(LLM)의 학습 방법론 | LLM Pretrained Models

📖 LLM의 효율적인 Fine-Tuning을 진행하는 방법 | Parameter Efficient Fine-Tuning, PEFT

📖 오픈소스 LLM과 학습방법 | LLaMA, Alpaca

📖 LLM 평가지표와 주요 데이터셋 간단 정리 | MMLU, HellaSwag, HumanEval, G-Eval

 

- 생성형 이미지 모델들의 변천사 및 평가지표
📖 이미지 생성 모델의 평가 지표 정리 | Inception Score, FID, CLIP Score

4. 시도할 것

- 이미지 생성 모델을 실제 사용할 수 있게 정리하고 적용해보기

- 프로젝트 부분을 채울만한 것들 고민하고 실행에 옮기기