소개
학습하실 것을 권장합니다. 내용 구성은 원본 서적의 분석을 토대로, 부족한 부분의 심화 학습 내용을 추가하였습니다. 또한, 후반부에는 각 장별 심화 학습용 Q&A 세트 및 참고 문헌 목록이 수록되어 있어 추가 학습 시 활용하시기를 기대합니다. 언어 모델링의 기초를 다루며, 텍스트를 숫자로 변환하는 방법(텍스트 벡터화, 단어 임베딩)과 다음 토큰을 예측하는 언어 모델의 원리(N-gram 모델, 자기회귀 모델)를 설명합니다. 또한, 퍼플렉시티, ROUGE, 인간