토큰화부터 RLHF까지: 현대 NLP 파이프라인을 위한 포괄적인 실습 가이드

요약

이 가이드는 토큰화부터 RLHF에 이르기까지 현대 NLP 파이프라인 전체를 포괄적으로 다루는 연구 지향적인 실습 매뉴얼입니다. 12개의 손으로 하는 세션은 이론과 상세한 구현 계획, 평가 지표를 결합하여 재현 가능한 연구 결과물(Artefact)을 만드는 데 중점을 둡니다. 특히 Hugging Face 생태계와 오픈 웨이트 모델을 활용하며, 데이터 부족 환경에 적응하는 방법론까지 다루는 심층적인 실습 경험을 제공합니다.

핵심 포인트

• 토큰화부터 RLHF까지 현대 NLP 파이프라인의 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있습니다.
• 단순한 이론서가 아닌, 코드를 공개하고 보고서를 작성해야 하는 재현 가능한 연구 프로젝트(Artefact) 중심입니다.
• Hugging Face 생태계를 중심으로 오픈 웨이트 모델을 활용하며 상업적 API 사용을 지양합니다.
• 데이터 부족 환경에 적응하는 방법론과 다국어 자원(예: 타지크어, татар어) 적용 사례를 포함합니다.