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1부. 기계가 배운다는 것
2부. 고전 머신러닝
3부. 신경망
4부. 지각
5부. 언어
6부. 생성
7부. 거대 언어 모델
8부. 행동
9부. 현장
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이 장의 목차
9부 퀴즈. 현장
범위:
27장
~
28장
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Q
학습-서빙 왜곡이란 무엇이며, 구조적으로 막는 방법은?
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Q
동적 배칭이 처리량을 올리는 원리와 대가는?
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Q
LLM 서빙에서 KV 캐시가 필수인 이유와 메모리를 지배하는 이유는?
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Q
평균 지연이 아니라 p95/p99를 봐야 하는 이유는?
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Q
데이터 드리프트와 컨셉 드리프트의 차이와 각각의 감지 방법은?
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Q
섀도·카나리·A/B 배포를 위험과 정보의 관점에서 비교하라.
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Q
이 분야에서 '변하지 않는 것'을 다섯 가지 이상 들어라.
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Q
새 모델 발표를 '이해했다'고 말하려면 답해야 할 다섯 질문은?
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