[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/se....ungyoo-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
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📍 "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