일단 NLP 쪽 석사를 가고 싶습니다. 


지금 다루는 레벨은 그냥 허깅페이스에서 모델 가져와서 SFT 나 RL , RLHF 해본 수준이구요 

기본적으로 cnn, rnn, gpu, lstm, seq2seq , gan, attention, self attention, bert , t5, gpt, MAMABa, llm diffusion 에 대해 하는 수준입니다. 


최근에 해본거라곤 아래와 같습니다.


1. model freezing, lora , quant 정도 해봤습니다. 

2. vllm 으로 단체 서비스 구축해보고 llamacpp로 개인 로컬로 구축한적 있습니다.  

3. vertordb(chroma) 와 openai embbeding 이용해서 RAG 구축해봤구요... 

4. OCR 과 gemma3 30b 이용해서  pdf, word, web 등 파싱 후 가져오고 이미지, 영상, 오디오 요약하는고 retriever 시 영상, 이미지, 오디오 가져옴과 동시에 요약본을 보이게 했습니다.

5. 그리고 elasticsearch 이용해서 openai 와 gemmini 그리고 whisper, melotts 를 이용해서 3d 캐릭터랑 연결해 여친봇만들어보고 

6. agent 끼리 엮어서 서로 대화하고 tool 사용하면서 답변 도출하는 ReAct 구성해봤습니다. 

7. Autogen 은 간단히 이용해본 수준입니다.

8. bitget api와 코인 뉴스 api 를 이용한 코인봇도 만들어봤습니다.

9. mcp 서버 구축해본적 있습니다. 


제가 하고 있는게 석사 레벨이라는 느낌이 안듭니다.


결국 누가 만든 모델에서 파인튜닝하고 서비스레벨까지 구현하고 이건 개발자 느낌이지 연구다라는 느낌도 안들고

책으로 지식 아무리 얻어도 학사 혹은 엔지니어 느낌만 듭니다. 


1. 석사로 가면 깊이 연구를 할 수 있을까요?

2. 석사로 졸업하고 나면 모델로 연구하고 개선하는 걸 쓸까요?

3. 여기 분들 보니 허깅페이스는 안쓰고 파이토치 많이 쓰는데 지금이라고 파이토치로 바꾸는게 좋을까요?


이무리 공부해도 결국 학사 레벨이라는 걸 알게 되니 석사로 전향해서 모델을 깊게 연구하는 업을 하고 싶습니다.