✨ Generative AI | 0x2A Engineering

📄️ Transformer 아키텍처

Transformer — Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding, Encoder-Decoder 구조

대규모 언어 모델(LLM) 개요 — 언어 모델 진화, GPT/Claude/Gemini, Scaling Law, 토크나이저, 추론 최적화

프롬프트 엔지니어링 — Zero/Few-shot, CoT, System Prompt 설계, 구조화된 출력, 보안, 평가

LLM 파인튜닝 — Full Fine-tuning, LoRA/QLoRA, RLHF/DPO, Instruction Tuning, 데이터셋 구축

임베딩과 벡터 DB — 텍스트를 벡터로, 유사도 검색, Chroma/Pinecone/pgvector 비교

RAG 아키텍처 — 인덱싱, 검색, 생성, 청킹 전략, 하이브리드 검색, 평가, Advanced RAG

AI Agent — ReAct, Function Calling, LangChain/LangGraph, CrewAI, MCP, 메모리, 안전성

멀티모달 AI — 텍스트+이미지+오디오+비디오, Vision-Language 모델, 멀티모달 RAG

Diffusion 모델 — 노이즈에서 이미지를 복원하는 생성 모델, Stable Diffusion 아키텍처, 실무 활용

LLM 실무 활용 — API 기초, 앱 아키텍처 패턴, 가드레일, 평가, 모델 선택