예시 답변 1
약 90초
솔직한 경험 기반 접근
딥러닝과 LLM 자리에 대한 지식은 수업 자리와 자기 자리의 학습 자리를 병행해서 쌓아왔습니다. 수업 자리에서는 딥러닝 기초 자리부터 역전파·CNN·RNN·트랜스포머 자리까지 순서대로 배웠습니다. 논문 자리는 'Attention is All You Need'를 처음 읽은 자리에서 트랜스포머 자리가 어떻게 작동하는지를 처음 이해했습니다. LLM 자리에서는 사전학습·파인튜닝·프롬프팅 자리의 관계를 수업 자리와 유튜브 자리를 통해 개념 자리를 잡았습니다.
Hugging Face 자리에서 작은 모델을 직접 돌려보면서, 설명 자리에서 이해한 것과 코드 자리에서 경험한 것이 다르다는 것도 배웠습니다. LLM 자리는 빠르게 발전하는 자리라서, 전체 자리를 따라가기보다 현재 관심 자리에서 깊이 파고드는 방식으로 학습 자리를 이어가고 있습니다.
이 결의 특징
수업과 자기 학습을 병행하며 역전파부터 트랜스포머까지 순서대로 쌓고, Hugging Face에서 작은 모델을 직접 돌려보면서 설명으로 이해한 것과 코드로 경험한 것이 다르다는 것을 인식한 결입니다.
이 결이 통하는 자리
딥러닝·LLM 지식을 갖춘 후보자를 찾는 포지션에서 학습 방식을 확인하는 자리입니다. 전체를 따라가기보다 현재 관심 자리에서 깊이 파고드는 방식을 택한 답은 자기 주도 학습 역량을 보여주는 자리입니다.