[이승유 X 테디노트] 2025 ICLR, NeurIPS 페이퍼 리뷰 및 LLM Calibration

✅ 라이브에서 다룰 내용 - 최신 2025 ICLR 주요 LLM 페이퍼 및 관련 동향 연구 - LLM DECODING 전략 - VLM Evaluation 방법 - Quantization - NeurIPS 최근 accept된 논문 최초 공개(제가 저자인 것입니다.) - LLM Calibration 🙇‍♂️ 연사님을 소개합니다. 이승유 - Markr LLM researcher: Open LLM 1위 모델 개발, Open Ko LLM 리더보드 최장기간 1위 - Peft library contributor - KAIST Kim Jaechul Graduate School of AI - 패스트캠퍼스 강사: LLM 모델 파인튜닝을 위한 GPU 최적화, LLM 모델 파인튜닝을 위한 Quantization, 오픈소스 LLM으로 인프라 투자 없이 고성능 AI 모델 개발하기 - NeurIPS, ICLR, SCI급 paper 논문 저자 💌 커뮤니케이션 - email: punctuate@kaist.ac.kr - 링크드인: https://www.linkedin.com/in/seungyoo-lee-62b098281/ - 깃허브: https://github.com/DopeorNope-Lee - 허깅페이스: https://huggingface.co/DopeorNope ✨라이브 이벤트 ✨ 🌈 LLM 모델 개발 Signature 강의 - 20% 쿠폰 코드: 이승유2 - 마감 기한: ~11/21 23:59 까지 - 링크: https://fastcampus.info/3KYmG3W #테디노트라이브 --- 📍 "테디노트의 RAG 비법노트" 랭체인 강의: https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy 📘 랭체인 한국어 튜토리얼(무료 전자책): https://wikidocs.net/book/14314 📝 테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io 💻 GitHub 소스코드 저장소: https://github.com/teddylee777