언어, 프레임워크, 라이브러리 실전 가이드.
TypeScript 완전정복 20화입니다. 타입 안에서 조건을 판단하는 조건부 타입과 infer를 정리했습니다. T extends U ? X : Y 문법, 분배 조건부 타입, Exclude, Extract, NonNullable, 배열 요소 타입 추출, ReturnType, Parameters, Awaited, 객체 속성 추론, 조건부 타입 설계 가이드와 실습 문제까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 46편입니다. Hugging Face TRL의 BCOTrainer를 이용해 좋아요와 싫어요 같은 Binary Feedback을 분류 문제처럼 활용해 언어 모델을 정렬하는 방법을 정리했습니다. BCO와 KTO·DPO의 차이, Implicit Reward, Reward Shift, UDM, Reference Model, Beta, LoRA·QLoRA, Label Leakage, 실서비스 Feedback Dataset 구축과 실전 학습 코드까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 19화입니다. 객체 타입을 구분하기 위한 in 연산자, instanceof, 사용자 정의 타입 가드, 판별 유니언을 정리했습니다. 선택적 속성, unknown 객체 검사, value is Type 문법, 배열 필터링, API 상태 모델링, never를 이용한 완전성 검사, 실무 예제와 미니 퀴즈까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 45편입니다. Hugging Face TRL의 KTOTrainer를 이용해 Chosen·Rejected 쌍 없이 Prompt, Completion, Label 기반 좋아요와 싫어요 데이터로 언어 모델의 선호도를 조정하는 방법을 정리했습니다. KTO와 DPO의 차이, Prospect Theory, Reference Model, Beta, 데이터 불균형, LoRA·QLoRA, 실서비스 로그 정제, KTOConfig, 실전 학습 코드와 운영 파이프라인까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 18화입니다. 조건문을 지나며 타입이 달라지는 타입 좁히기와 typeof 사용법을 정리했습니다. 유니언 타입, typeof 검사, null과 undefined 처리, truthiness, 리터럴 비교, switch, 조기 반환, 제어 흐름 분석, 논리 연산자, unknown 좁히기, 실무 함수와 실습 문제까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 44편입니다. Hugging Face TRL의 RLOOTrainer로 Value Model 없이 자기 자신을 제외한 평균 Reward를 Baseline으로 사용해 생성형 AI를 강화학습하는 방법을 정리했습니다. RLOO와 REINFORCE, PPO·GRPO와의 차이, Leave-One-Out Baseline, Advantage 계산, num_generations, Reward Function, Accuracy Reward, Format Reward, 여러 Reward 조합, KL Penalty, Reference Model, Importance Sampling Ratio, Policy Clipping, RLOOConfig, LoRA·QLoRA, vLLM 가속, 실전 수학 프로젝트, Reward Hacking과 오류 해결까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 17화입니다. TypeScript가 기본 제공하는 유틸리티 타입으로 기존 타입을 다시 작성하지 않고 변환하고 재사용하는 방법을 정리했습니다. Partial, Required, Readonly, Pick, Omit, Record, Exclude, Extract, NonNullable, ReturnType, Parameters, ConstructorParameters, InstanceType, Awaited, Uppercase, Lowercase, Capitalize, Uncapitalize, 유틸리티 타입 조합, DTO 설계, API 공개 응답 타입, 함수 래퍼, 비동기 함수 결과 타입 추출과 실무 실수까지 다룹니다.
Python 완전정복 시리즈 43편입니다. Hugging Face TRL의 GRPOTrainer로 Value Model 없이 여러 답변을 비교해 추론형 AI를 강화학습하는 방법을 정리했습니다. GRPO와 PPO의 차이, Group Sampling, Reward Function, Group Mean, Group Standard Deviation, Relative Advantage, Reward Zero Std, Outcome Reward, Accuracy Reward, Format Reward, 여러 Reward Function 조합, Reward Weight, KL Penalty, Policy Ratio와 Clipping, DAPO Loss, Dr. GRPO, GRPOConfig, LoRA·QLoRA, vLLM 생성 가속, 수학 추론 프로젝트, Reward Hacking과 오류 해결까지 다룹니다.
TypeScript 완전정복 16화입니다. 인덱스드 액세스 타입과 매핑된 타입으로 객체 타입에서 원하는 값 타입을 꺼내고 새로운 타입으로 재조립하는 방법을 정리했습니다. T[K], T[keyof T], 선택적 속성 타입 추출, 중첩 객체 타입, 배열 요소 타입, 튜플 위치 타입, Partial·Readonly·Required의 원리, 매핑 수정자, 값 타입 일괄 변환, 필드별 오류·로딩 상태, 키 재매핑 as, Capitalize, Getter·Setter·이벤트 타입 생성, Pick·Omit·Record와 유틸리티 타입 원리까지 다룹니다.