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AI 기초
언어 모델이 글을 읽고 쓰는 과정을 원리부터 설명합니다. 토큰과 임베딩, 어텐션과 트랜스포머 구조, 사전학습과 파인튜닝, 추론 과정의 샘플링까지 용어를 정확히 짚고 넘어갑니다. 모델이 바뀌어도 변하지 않는 개념을 다룹니다.
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LLM은 어떻게 문장을 만드는가: 다음 토큰 예측의 원리
대규모 언어 모델이 글을 생성하는 과정을 다음 토큰 예측이라는 하나의 원리로 설명합니다. 자기회귀 생성, 프롬프트의 역할, 같은 질문에 다른 답이 나오는 이유까지 다룹니다.
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토큰과 토크나이저: AI가 글자를 세는 방법
LLM이 텍스트를 다루는 최소 단위인 토큰의 개념과 서브워드 분할 방식을 설명합니다. 한국어가 토큰을 더 많이 쓰는 이유와 비용·컨텍스트에 미치는 영향까지 다룹니다.
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트랜스포머 구조 이해하기: 어텐션이 문맥을 읽는 방법
트랜스포머가 토큰을 벡터로 바꾸고 어텐션으로 서로를 참조해 문맥을 만드는 과정을 단계별로 설명합니다. 셀프 어텐션, 멀티헤드, 층을 쌓는 이유까지 다룹니다.
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임베딩과 벡터 검색: 의미를 숫자로 바꾸는 방법
텍스트를 벡터로 바꾸는 임베딩의 개념과 코사인 유사도로 의미가 비슷한 문서를 찾는 원리를 설명합니다. 키워드 검색과의 차이, 벡터 데이터베이스의 역할까지 다룹니다.
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사전학습·파인튜닝·정렬: 모델이 만들어지는 단계
LLM이 완성되기까지 거치는 사전학습, 지도 미세조정, 선호도 기반 정렬의 세 단계를 설명합니다. 각 단계가 모델 성격에 미치는 영향과 파인튜닝이 필요한 경우를 다룹니다.
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temperature와 top-p: 모델의 무작위성을 다루는 법
LLM이 확률 분포에서 토큰을 고르는 샘플링 방식을 설명합니다. temperature, top-p, top-k의 차이와 작업별로 어떤 값을 써야 하는지 실무 기준으로 정리합니다.
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환각은 왜 생기고 어떻게 줄이는가: 원인과 실무 대응
LLM이 없는 사실을 자신 있게 말하는 환각 현상의 구조적 원인을 설명하고, 검색 증강과 검증 설계로 위험을 낮추는 실무 방법을 정리합니다.
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어텐션 메커니즘 원리부터 트랜스포머 구조까지: 문맥 파악 심층 가이드
어텐션 메커니즘의 작동 원리를 이해하고, 트랜스포머 아키텍처가 어떻게 문맥을 파악하는지 학습합니다. LLM의 핵심 구조와 활용 방안을 명확히 파악할 수 있습니다.
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트랜스포머 아키텍처 심층 분석: 인코더와 디코더의 역할 이해하기
트랜스포머 모델의 핵심 구조인 인코더와 디코더의 역할을 명확히 이해합니다. 이 글을 통해 모델이 정보를 어떻게 처리하고 다음 단어를 생성하는지 파악할 수 있습니다.
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토크나이저 심화: LLM이 언어를 분해하고 재조립하는 원리 이해하기
토크나이저가 텍스트를 어떤 단위로 분해하는지, 그리고 그 분해 방식이 모델의 성능에 어떤 영향을 주는지 알아봅니다. BPE, WordPiece 등 핵심 기법의 구조적 차이를 이해할 수 있습니다.
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LLM 추론 과정 이해하기: 다음 토큰 예측부터 결과 도출까지
LLM이 프롬프트를 받아 응답을 생성하는 추론 과정을 이해합니다. 토큰 단위의 예측 원리부터 최종 결과가 완성되는 과정을 단계별로 설명합니다.
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LLM 추론 과정 원리: 토큰 예측부터 응답 완성까지의 심층 분석
LLM이 어떻게 다음 토큰을 예측하고 반복적으로 응답을 완성하는지 그 핵심 원리를 이해할 수 있습니다. 토큰화부터 생성 과정까지의 전반적인 흐름을 파악합니다.
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프롬프트 엔지니어링 원리: 원하는 결과물을 설계하는 체계적인 방법
프롬프트 엔지니어링의 기본 원리와 구조적 요소를 배웁니다. 질문 명확화, 역할 부여, 제약 조건 설정 등 모델 출력을 제어하는 체계적인 접근 방식을 제시합니다.
