스탠퍼드 CS336 1강 정리 - 언어모델을 밑바닥부터 만드는 법과 BPE 토크나이저의 원리
스탠퍼드 CS336 첫 강의는 프런티어 모델을 직접 만들 수 없는 시대에도 왜 밑바닥 구현이 필요한지 설명한다. 효율성이라는 하나의 기준, 작은 규모 실험의 함정, 문자·바이트·단어 방식을 거쳐 BPE 토크나이저에 이르는 과정을 정리했다.
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AI TOPIC
스케일링 법칙 최신 뉴스와 핵심 해설
스케일링 법칙 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 20편을 최신순으로 모았습니다.
병렬 스케일링 법칙 정리: 파라미터 대신 병렬 연산을 늘려 LLM 성능을 높이는 방법
딥러닝 논문읽기 모임이 소개한 Parallel Scaling Law 논문을 정리했다. 파라미터도 추론 토큰도 아닌 병렬 연산을 늘려 메모리와 지연 시간 부담 없이 성능을 끌어올리는 방식과, 기존 모델에 적용하는 2단계 학습 전략까지 짚는다.
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LLM 스케일링 법칙 정리: 카플란과 친칠라가 말하는 파라미터와 데이터 배분, 그리고 오버트레이닝
작은 모델 실험만으로 큰 모델의 성능을 예측하는 스케일링 법칙을 정리했다. 데이터와 파라미터의 멱법칙, 임베딩 제외 규칙, 크리티컬 배치 사이즈, 카플란에서 친칠라로 이어진 연산 배분 논쟁까지 짚는다.
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일리야 수츠케버 인터뷰: 스케일링의 시대 이후 AI가 다시 연구의 시대로 돌아온 이유
SSI를 이끄는 일리야 수츠케버가 벤치마크 성적과 실제 성능의 괴리, 사람보다 나쁜 일반화, 가치 함수의 역할, 초지능의 형태와 정렬 구상까지 지금 AI가 마주한 병목을 짚은 인터뷰를 한국어로 정리했다.
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스케일링 법칙 강의 정리: 스탠퍼드 CS336이 설명하는 카플란과 친칠라의 결론 차이
스탠퍼드 CS336의 스케일링 법칙 강의를 정리했습니다. 거듭제곱 법칙의 통계적 뿌리부터 데이터 혼합과 임계 배치 크기 적용까지 짚고, 카플란과 친칠라의 유명한 불일치가 왜 생겼는지 하나씩 뜯어봅니다.
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AI 과학의 다음 과제, 예측을 넘어 개념적 이해로: 수리아 간굴리 스탠퍼드 강연 정리
스탠퍼드 물리·AI 콘퍼런스에서 수리아 간굴리 교수는 망막과 뇌전증 모델, 확산모델의 창의성 이론과 언어모델 스케일링 법칙을 예로 들며 잘 맞히는 모델을 얻은 뒤에야 과학이 시작된다고 말했다. 강연 내용을 정리했다.
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모델 붕괴란 무엇인가: AI 생성 데이터로 재학습할 때 성능이 무너지는 이유와 연구 쟁점 정리
인터넷이 AI가 쓴 글로 채워지면 다음 세대 AI는 무엇을 배우게 될까. 머신러닝 연구자가 논문 열두 편을 훑어 '모델 붕괴'의 정의와 학습 가정이 갈리는 지점을 정리하고, 자기 출력으로 학습한 모델이 무엇을 잃는지와 붕괴를 피할 조건을 짚었다.
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스케일링 법칙이란? 파라미터가 많을수록 AI 모델이 똑똑해지는 이유와 과적합의 함정
GPT 세대 교체를 설명할 때마다 등장하는 '파라미터가 더 많아서'라는 말의 근거를, 손잡이 두 개짜리 직선 모델에서 출발해 과적합의 함정과 로그 축의 멱법칙 그래프까지 차근차근 따라가며 풀어본다.
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사전학습 대 강화학습 컴퓨트 배분 스케일링 법칙, 허깅페이스 저널클럽 논문 토론 정리
허깅페이스 연구팀이 사전학습과 강화학습의 컴퓨트 배분을 다룬 논문을 함께 읽었다. 체스를 실험대로 삼아 강화학습이 실제로 무엇을 개선하고 무엇은 끝내 바꾸지 못하는지 확인한 저널클럽 토론을 정리했다.
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리처드 서튼 강화학습·AGI 발언 정리: 스케일링 법칙 비판과 딥시크가 남긴 교훈
강화학습의 대가 리처드 서튼이 딥시크 사례를 근거로 연산량 만능론을 반박했다. 스케일링 법칙을 법칙이라 부를 수 없다고 지적하고, 벤치마크와 실제 효용의 괴리가 실망으로 이어질 수 있다고 경고한 대담을 정리했다.
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앤스로픽 CEO 에세이 4대 예측 정리: 직업 자동화, 하위계층, 감시국가, AI 페르소나
앤스로픽 CEO가 내놓은 2만 단어 분량 에세이의 네 가지 예측을 직업 자동화와 하위계층, 감시 국가, AI 페르소나로 나눠 정리하고 코딩 자동화 속도와 타임라인, GDP 성장률 주장에 대한 반론까지 함께 짚었다.
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AI 스케일링 수익 체감과 소형 모델 전환, 한 엔지니어가 본 AI 시장 전망과 AGI 한계
모델을 키울수록 투자 대비 성능 향상이 줄고 있다. 비용 최적화와 기업 전용 모델로 옮겨가는 시장의 흐름, 대형 언어 모델이 AGI에 이르지 못하는 세 가지 이유, 벤치마크 불신까지 짚은 분석을 정리했다.
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AI 학습 데이터 품질이 연산을 배로 늘리는 이유: 데이터 큐레이션 4단계와 합성 데이터 활용법
GPU 가격이 반등하고 추론 토큰 사용량이 급증하는 상황에서, 학습 데이터를 정제하고 선별하는 것만으로 같은 예산에 훨씬 좋은 모델을 얻는 방법을 데이톨로지AI 최고경영자의 콘퍼런스 발표 내용을 바탕으로 정리했습니다.
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AI 샘플 효율성 격차, 프런티어 모델이 인간보다 100만 배 많은 데이터를 쓰는 이유
최근 AI 성능 향상의 동력은 구조 개선이 아니라 데이터였다. 프런티어 모델은 수십조 토큰을 학습하지만 사람은 성인이 될 때까지 약 2억 토큰만 접한다. 이 100만 배 격차가 좁혀지지 않는 이유를 정리했다.
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앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 1강 정리: 스케일링 법칙과 AI 시대 커리어 조언
앤드루 응의 스탠퍼드 CS230 딥러닝 첫 강의를 정리했다. 딥러닝이 데이터로 성능을 끌어올리는 스케일링 원리와 스케일링 법칙, 다섯 개 학습 모듈, 그리고 AI 시대에 코딩과 CS 기초가 왜 여전히 중요한지를 두루 담았다.
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앤트로픽 연구자가 14분에 설명하는 AI의 본질: 스케일링 법칙과 모델의 인격과 정렬 연구
앤트로픽의 클로이 루빈스키가 스케일링 법칙, 신경망과 해석가능성, 모델의 인격과 정렬 연구를 14분으로 압축해 설명한다. AI가 인간의 언어로 학습되며 우리를 닮아 간다는 핵심 통찰을 알기 쉽게 정리했다.
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2026 AI 상태 점검 대담: 트랜스포머·스케일링 법칙·오픈모델·중국 LLM 흐름 총정리
렉스 프리드먼이 세바스찬 라슈카, 네이선 램버트와 나눈 대담. 딥시크 모멘트와 오픈웨이트 흐름, 트랜스포머의 지속, 스케일링 법칙, 코딩과 일자리, 중국 모델의 영향까지 지난 1년의 AI를 짚습니다.
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테스트타임 컴퓨트란? AI 추론모델이 답하기 전 '생각'하는 이유
모델을 키우는 학습타임 컴퓨트 외에, 답할 때 연산을 더 쓰는 테스트타임 컴퓨트가 새로운 확장 축으로 떠올랐다. 사고 토큰·탐색·자기일관성의 원리와 비용 트레이드오프를 정리했다.
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샘 올트먼 스탠퍼드 강연: AI 스케일링·AGI·컴퓨트 부족과 지능 유틸리티 시대 정리
OpenAI 샘 올트먼이 스탠퍼드 CS153에서 밝힌 AI의 미래 — 규모(스케일)의 힘, ChatGPT·Codex 탄생기, AI를 새로운 유틸리티로 보는 관점, 컴퓨트 부족과 향후 10년의 갈림길을 정리했다.
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스탠퍼드 CS229로 배우는 LLM 구축: 데이터·스케일링·정렬 핵심 정리
스탠퍼드 CS229 강의로 보는 대규모 언어모델 구축의 전 과정. 사전학습과 토큰화, 평가와 스케일링 법칙, 학습 비용, 그리고 SFT·RLHF·DPO 정렬까지 핵심을 정리했다.
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