어텐션 메커니즘 원리 정리: 쿼리·키·밸류 세 행렬과 소프트맥스로 이해하는 트랜스포머의 핵심 계산 과정
트랜스포머의 어텐션이 실제로 무엇을 계산하는지 쿼리·키·밸류 세 가중치 행렬과 소프트맥스 가중치를 중심으로 단계별로 풀어 설명하고, 문장 속 단어들이 서로를 얼마나 참조하며 임베딩을 갱신하는지, 그리고 내적을 차원의 제곱근으로 나누는 이유까지 짚었다.
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AI TOPIC
트랜스포머 최신 뉴스와 핵심 해설
트랜스포머 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 251편을 최신순으로 모았습니다.
DETR 해설: 트랜스포머 객체 탐지의 구조와 헝가리안 매칭, Faster R-CNN 비교
앵커 설계와 비최대 억제 같은 수작업 요소를 걷어낸 객체 탐지 모델 DETR의 구조를 정리했다. ResNet 백본과 트랜스포머 인코더·디코더, 100개의 오브젝트 쿼리, 헝가리안 매칭 학습 과정과 Faster R-CNN과의 성능 비교를 담았다.
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RoPE 정리: 회전 위치 임베딩의 원리와 긴 문맥으로 확장하는 PI·NTK·YaRN 기법
트랜스포머가 단어 순서를 인식하게 만드는 회전 위치 임베딩 RoPE의 원리를 정리했다. 쿼리와 키를 회전시키면 내적이 상대 거리에만 의존하는 이유, 구현 요령, 학습 길이를 넘어 문맥을 늘리는 PI·NTK·YaRN 기법까지 살펴본다.
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LLaMA 2 밑바닥부터 구현하기: 회전 위치 인코딩·RMSNorm·KV 캐시·그룹 쿼리 어텐션 해설
라마 2의 추론 코드를 파이토치로 처음부터 작성하는 강의 영상이 회전 위치 인코딩의 수학, RMSNorm이 평균을 버린 이유, KV 캐시가 줄이는 연산량, 그룹 쿼리 어텐션이 푸는 병목을 차례로 뜯어본다.
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트랜스포머 vs CNN 비교: 합성곱 신경망이 지금도 현역으로 쓰이는 세 가지 현장과 그 이유
비전 트랜스포머가 대규모 학습의 주도권을 가져간 뒤에도 CNN은 사라지지 않았다. ConvNeXt와 YOLO 26, 모바일넷 사례를 따라가며 확장성 경쟁과 효율성 경쟁이 갈라지는 지점을 짚은 해설을 정리했다.
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맘바 vs 트랜스포머 비교: 선택적 상태공간 모델이 어텐션의 이차 비용을 없애는 원리
트랜스포머의 어텐션 격자는 문장 길이가 두 배가 되면 비용이 네 배로 늘어난다. 고정 크기 상태 하나만 들고 가는 상태공간 모델과 맘바의 선택적 스캔, 그리고 하이브리드가 대세가 된 이유를 정리했다.
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기계적 해석가능성 입문: LLM 내부 뉴런과 어텐션 헤드를 뜯어보는 네 가지 실험 기법 정리
유로파이썬 발표에서 소개된 기계적 해석가능성은 LLM이 왜 그렇게 답했는지를 뉴런과 층 단위로 되짚는 분야다. 활성값 교체, 절제, 프로빙, 로짓 렌즈 같은 기법과 작은 모델로 시작하는 법을 정리했다.
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신경 데이터 통합 파운데이션 모델: 종과 과제를 넘는 전이와 뇌-기계 인터페이스 응용
실험실마다 다른 방식으로 기록된 뇌 활동을 하나의 모델로 묶으면 무엇이 달라질까. 스파이크 하나를 토큰으로 삼는 구조와, 원숭이 데이터로 학습해 사람에게 옮긴 전이 결과를 펜실베이니아대 세미나에서 정리했다.
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계산역학으로 본 트랜스포머 해석 가능성, 믿음 상태 기하와 어텐션이 만드는 프랙탈 구조
AI 안전 세미나에서 다룬 계산역학 기반 해석 연구를 정리했다. 데이터가 어떻게 만들어졌는지 알고 최적 예측을 미리 계산해 두면, 그 기하 구조가 학습된 트랜스포머의 내부 표현에서 그대로 나타난다는 실험과 그 한계를 담았다.
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HRM 논문 분석: 2700만 파라미터 계층적 추론 모델의 구조와 ARC-AGI 성적 논란
싱가포르 연구소가 내놓은 계층적 추론 모델 HRM은 사전학습 없이 2700만 파라미터로 ARC-AGI 순위표에 올랐다. 잠재 재귀 구조와 데이터 증강 방식, 그리고 벤치마크 평가를 둘러싼 논란을 함께 짚어 본다.
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AI 해석가능성 강연 정리: 유도 헤드부터 억제 헤드까지, 언어 모델의 계산 모티프
굿파이어 연구자가 스탠퍼드 강의에서 언어 모델 내부에 반복해 나타나는 계산 패턴을 설명했다. 서로 무관해 보이는 두 과제가 같은 회로를 78퍼센트가량 공유한다는 실험과, 목록 중간을 놓치는 오류의 기하학적 설명까지 정리한다.
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인컨텍스트 학습 해석가능성 – 모델 시스템 접근법으로 다중 예시 탈옥 전환점을 예측한 스탠퍼드 강의
구드파이어 연구자가 스탠퍼드 강의에서 설명한 모델 시스템 접근법을 정리했다. 마르의 세 가지 설명 수준부터 장난감 트랜스포머 실험, 세 개의 매개변수로 다중 예시 탈옥이 시작되는 문맥 길이를 예측한 과정까지 짚는다.
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트랜스포머 구조 해부 강의: 토크나이저·어텐션·잔차 스트림으로 보는 LLM 작동 원리와 GPT-2 구현
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 강의에서 트랜스포머의 토큰화, 어텐션, 잔차 스트림, 인과 마스크를 GPT-2를 직접 구현하는 관점으로 풀어낸 설명을 정리했다. 2017년 구조가 지금까지 유지되는 이유와 남은 한계도 함께 짚는다.
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기계적 해석가능성 입문, 트랜스포머 회로와 인덕션 헤드로 모델 내부를 읽어 내는 방법
AI 안전 교육과정 ARENA의 강의를 정리했다. 이미지 모델의 뉴런 분석에서 출발해, 트랜스포머 내부에서 두 개 층이 협력해 만들어 내는 인덕션 헤드 회로까지의 흐름을 예시와 함께 차근차근 따라간다.
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스탠퍼드 CS25 트랜스포머 입문 정리 — 카파시가 짚은 어텐션의 기원과 nanoGPT 구현
안드레이 카파시가 스탠퍼드 CS25 강의에서 트랜스포머의 역사와 내부 구조를 정리했다. 어텐션이 번역 연습에서 착안된 과정, 메시지 패싱으로 보는 해석, nanoGPT 구현, 그리고 이 구조가 5년째 살아남은 이유를 짚는다.
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딥마인드 퍼시버(Perceiver) 논문 해설 — 잠재 배열과 크로스 어텐션으로 푼 트랜스포머 이차 병목
딥마인드의 퍼시버는 작은 잠재 배열에 크로스 어텐션으로만 데이터를 흘려보내 트랜스포머의 이차 메모리 병목을 피한다. 이미지·오디오·비디오·점군을 구조 변경 없이 같은 모델로 처리하는 방식을 논문 해설로 정리했다.
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트랜스포머 인코더 구조 해설 - 셀프 어텐션의 다단계 추론과 이차 복잡도라는 한계
트랜스포머 인코더의 성질을 정리한 강의다. 셀프 어텐션과 피드포워드 신경망의 역할 분담, 층을 여러 개 쌓아 얻는 다단계 추론, 그리고 긴 문장에서 드러나는 이차 복잡도 한계와 학습의 어려움을 함께 다룬다.
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트랜스포머 논문 쉬운 설명: 셀프 어텐션이 순환 신경망의 순차 처리 한계를 깬 방법
2017년 논문 어텐션 이즈 올 유 니드가 왜 전환점이 됐는지, 한 번에 한 단어씩 읽던 순환 신경망의 한계와 셀프 어텐션, 멀티 헤드 구조, 그리고 번역 성능과 학습 비용의 변화를 수식 없이 풀어낸 해설 영상을 정리했다.
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셀프 어텐션 수식 완전 해설: 값 벡터와 루트 d 스케일링, 순서 불변성과 행렬 표기
트랜스포머 강의가 셀프 어텐션의 완전한 방정식을 채워 넣는다. 가중 평균의 대상이 되는 값 벡터, 차원의 제곱근으로 나누는 스케일링, 단어 순서를 바꿔도 출력이 같은 순서 불변성, 그리고 간결한 행렬 표기까지 정리했다.
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트랜스포머 교차 어텐션 원리 정리: 디코더가 인코더 출력을 받아들이는 구조와 마스킹이 없는 이유
트랜스포머 디코더의 두 번째 어텐션 층인 인코더-디코더 어텐션이 두 개의 행렬을 어떻게 받아 번역 정보를 옮기는지, 쿼리와 키·값의 출처가 갈리는 이유와 마스킹이 필요 없는 까닭까지 차근차근 짚었다.
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트랜스포머 vs CNN·RNN 비교: 지역성과 순차성의 한계, 자기어텐션이 푸는 문제
트랜스포머 인코더가 CNN의 지역 필터, RNN의 순차 처리와 무엇이 다른지 정리했다. 어순에 얽매이지 않는 구조와 먼 단어를 직접 잇는 자기어텐션이 장기 기억 문제와 기울기 소실을 어떻게 비껴가는지 살펴본다.
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트랜스포머 인코더 구조 정리: 위치 인코딩, 멀티헤드 어텐션, Add & Norm과 피드포워드
트랜스포머 인코더를 구성 요소별로 뜯어본 강의 정리. 어순 정보를 실어 주는 위치 인코딩, 여러 헤드를 병렬로 돌리는 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결과 정규화, 피드포워드 층의 역할을 차례로 설명한다.
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트랜스포머 마스크드 셀프 어텐션 정리 — 디코더가 미래 단어를 보지 못하게 막고 학습을 병렬화하는 원리
트랜스포머 디코더의 첫 어텐션 층인 마스크드 셀프 어텐션을 강의 내용으로 정리했다. 학습할 때 정답 문장을 한 번에 넣어 병렬 계산하면서도 각 위치가 뒤에 올 단어를 보지 못하게 가중치를 0으로 만드는 방식과 그 행렬 표현을 설명한다.
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트랜스포머 디코더 동작 원리: 번역 예제로 배우는 단어 생성 과정과 교사 강요 학습법
트랜스포머 디코더가 번역에서 시작 토큰부터 단어를 하나씩 만들어 가는 과정과, 학습할 때는 정답 문장을 넣어 주는 교사 강요 방식의 차이를 정리했다. 마스크 self-attention이 왜 필요한지도 함께 짚는다.
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BERT 구조와 사전학습 방식 정리 — 마스킹 예측과 다음 문장 예측이 만든 자연어처리 전이학습
찰머스 공과대학 딥러닝 강의가 BERT를 정리한 회차다. 컴퓨터 비전보다 몇 해 늦게 열린 자연어처리 전이학습의 배경과, 마스킹 예측·다음 문장 예측이라는 두 사전학습 과제의 작동 방식, 그리고 미세조정이 빠른 이유를 짚는다.
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셀프 어텐션 원리 쉽게 이해하기: 가중평균에서 쿼리·키 행렬까지 짚은 트랜스포머 입문 강의
트랜스포머 강의 시리즈의 첫 편이 셀프 어텐션을 가중평균이라는 한 가지 개념으로 풀어낸다. 단어 벡터에 문맥 정보를 더하는 과정과 쿼리·키 행렬이 왜 필요한지를 짧은 예문 하나로 차근차근 따라가며 설명한다.
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트랜스포머 MLP 구조 해설: LLM이 사실을 저장하는 위치와 중첩 가설, GPT-3 파라미터 분포까지
3Blue1Brown이 트랜스포머의 다층 퍼셉트론(MLP)을 분해해 대규모 언어모델이 지식을 담는 방식을 설명한다. 두 번의 행렬 곱과 ReLU가 만드는 AND 게이트, GPT-3 파라미터의 3분의 2, 그리고 중첩 가설까지 정리했다.
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라마(LLaMA) 구조 해설: KV 캐시, 회전 위치 임베딩, 그룹 쿼리 어텐션 정리
우마르 자밀의 라마 해설 영상을 정리했다. 원조 트랜스포머와의 구조 차이부터 RMS 정규화, 회전 위치 임베딩, KV 캐시, 다중 쿼리에서 그룹 쿼리 어텐션으로 넘어간 이유, SwiGLU 활성 함수까지 다룬다.
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UNITER 논문 리뷰 정리: 비전-언어 사전학습 네 가지 과제와 단어-영역 정렬 원리
비전-언어 사전학습 모델 UNITER를 다룬 논문 리뷰 발표를 정리했다. 이미지 영역 특징과 문장 토큰을 한 트랜스포머에 함께 넣고, 단어와 영역 마스킹 예측부터 최적 수송을 쓴 단어-영역 정렬까지 네 가지 과제로 학습하는 구조를 설명한다.
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스탠퍼드 CME295 트랜스포머와 LLM 1강 정리: 토큰화, 워드투벡, RNN, 셀프 어텐션
스탠퍼드 CME295 강의 첫 시간이 텍스트를 숫자로 바꾸는 토큰화에서 출발해 워드투벡 임베딩과 RNN·LSTM의 한계를 거쳐 트랜스포머의 셀프 어텐션과 인코더·디코더 구조에 이르는 개념의 흐름을 차례로 짚는다.
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어텐션 메커니즘 구현 정리: 셀프 어텐션·인과적 어텐션·멀티 헤드 어텐션을 스터디 발표로 따라가기
LLM을 밑바닥부터 만드는 책의 어텐션 장을 다룬 스터디 발표 기록입니다. 어텐션 스코어와 가중치, 컨텍스트 벡터를 구하는 흐름과 인과적 어텐션, 멀티 헤드 어텐션의 개념을 코드 확인 과정까지 포함해 한국어로 정리했습니다.
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디코더 온리 트랜스포머 완전 해설: 워드 임베딩부터 마스크드 셀프 어텐션까지 ChatGPT 구조 파헤치기
ChatGPT가 사용하는 디코더 온리 트랜스포머의 동작을 워드 임베딩, 위치 인코딩, 마스크드 셀프 어텐션, 잔차 연결 순서로 차근히 따라가고, 인코더와 디코더를 나누는 일반 트랜스포머와 구조가 어떻게 다른지까지 한국어로 정리했습니다.
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GPT 모델 직접 구현: 레이어 정규화·GELU·숏컷 연결로 트랜스포머 블록 쌓기
GPT 구조를 코드로 조립하는 스터디 발표 정리. 설정 딕셔너리로 뼈대를 잡고 레이어 정규화, GELU, 피드포워드, 숏컷 연결을 붙여 트랜스포머 블록을 12번 쌓는 과정과 파라미터가 몰리는 지점을 짚는다.
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트랜스포머 강의 정리: 어텐션·토크나이저·포지셔널 인코딩부터 마스킹과 잔차 연결까지
대학 LLM 강의의 트랜스포머 회차 정리. 어텐션을 확률로 값을 섞는 룩업 테이블에 비유하고, 셀프·크로스 어텐션과 스케일드 닷 프로덕트, BPE 토크나이저, 위치 인코딩, 마스킹, 잔차 연결과 피드포워드까지 차례로 짚는다.
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대규모 언어 모델 기초 정리: 사전학습과 파운데이션 모델, 파인튜닝과 인코더·디코더의 관계
한국어 스터디 모임이 정리한 대규모 언어 모델 입문 내용을 담았다. 머신러닝과 딥러닝, LLM의 관계에서 시작해 사전학습과 파인튜닝의 분업, 인코더와 디코더의 역할 차이, 환각을 다루는 방법까지 차례로 짚는다.
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트랜스포머 vs 뇌: 피질 기둥과 연속 학습, 에너지 효율에서 드러난 AI 지능의 격차
마이크로소프트 리서치 대담에서 연구자 세 명이 트랜스포머와 인간 신피질의 구조를 맞대어 비교했다. 단일 잠재공간과 수천 개의 피질 기둥, 연속 학습의 부재, 10와트와 1메가와트라는 에너지 격차를 짚는다.
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MIT 6.S191 시퀀스 모델링 강의 정리: 순환 신경망(RNN)의 원리와 한계, 그리고 어텐션과 트랜스포머가 등장한 이유
MIT 딥러닝 입문 강의가 퍼셉트론에서 출발해 순환 신경망과 시간에 따른 역전파, 단어 임베딩, 자기 어텐션까지 이어지는 흐름을 단계별로 설명한다. 기울기 소실이라는 한계에서 트랜스포머가 왜 필요했는지 기초부터 짚어준다.
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행렬 곱셈 없는 언어 모델(MatMul-free LM) 논문 해설: 3진수 가중치와 선형 순환 구조로 GPU 의존을 줄이는 시도
트랜스포머의 모든 행렬 곱셈을 -1·0·1 세 값의 3진 연산으로 바꾼 논문을 해설한다. 어텐션을 선형 순환 구조로 교체한 이유와 스케일링 곡선 교차점 주장, 그리고 전용 하드웨어가 필요한 한계를 짚는다.
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LLM 아키텍처 정리: RMS놈·RoPE·SwiGLU가 표준이 된 이유와 학습 안정화 기법
국내 대학 LLM 강의가 라마 계열을 기준으로 프리놈과 RMS놈, 회전 위치 임베딩, SwiGLU 같은 현대 트랜스포머 설계가 표준이 된 이유와 하이퍼파라미터 관례, 소프트맥스 학습 안정화 기법까지 차례로 정리했다.
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기계적 해석 가능성이란 무엇인가, 신경망 회로와 중첩 문제를 크리스 올라가 설명하다
앤스로픽의 크리스 올라가 학습된 신경망의 가중치를 소스 코드처럼 읽어 내려는 기계적 해석 가능성 연구의 방법과 성과, 그리고 이 분야 최대 난관인 중첩 문제와 AI 안전 사이의 연결고리를 정리한 강연을 소개한다.
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트랜스포머 구조 정리: 토크나이저·위치 인코딩·어텐션까지 CMU 딥러닝 강의 요약
카네기멜런대 딥러닝 강의가 RNN의 정보 병목과 병렬화 한계에서 출발해 토크나이저 선택, 사인·코사인 위치 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 플래시 어텐션과 KV 캐시까지 트랜스포머 설계의 이유를 차례로 풀어낸다.
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기계론적 해석 가능성 입문: 트랜스포머가 학습한 알고리즘을 역설계하는 회로와 튜닝 렌즈
스탠퍼드 MLSys 세미나에서 엘루더AI의 스텔라 비더먼이 트랜스포머 내부를 역설계하는 회로 기법과 학습 동역학 관찰, 로짓 렌즈의 한계와 이를 보완한 튜닝 렌즈 연구까지 기계론적 해석 가능성 연구의 흐름을 짚었다.
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화제의 어텐션 대체 논문 리뷰: 그라스만 다양체 기반 구조는 정말 트랜스포머를 넘었나
SNS에서 화제가 된 'Attention Is Not What You Need' 논문을 수학 전공자가 뜯어봤다. 그라스만 다양체 아이디어의 신선함과, 실험 규모·연산 최적화에서 드러난 한계를 정리한다.
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LLM 추론 비용의 구조: CMU 강의로 보는 어텐션·피드포워드 연산과 탐색 오류
카네기멜런대 LLM 추론 강의 첫 시간이 언어 모델의 실행 비용을 뜯어봤다. 긴 문맥에서 어텐션이 왜 급격히 비싸지는지, 학습과 추론이 어떻게 다른지, 탐색 오류와 모델 오류를 왜 구분해야 하는지 정리했다.
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어텐션 메커니즘과 트랜스포머 원리 정리: 쿼리·키·값의 역할과 셀프 어텐션 이해하기
대학 강의로 따라가는 어텐션의 출발점과 셀프 어텐션의 철학을 정리했다. 순환신경망이 남긴 한계는 무엇이었는지, 쿼리와 키와 값이 각각 어떤 역할을 맡는지, 트랜스포머가 기존 신경망과 어떻게 다른지 짚는다.
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로봇 학습과 트랜스포머: 행동 토큰화와 액션 청킹으로 보는 VLA 모델의 작동 원리
ETH 취리히 로봇 학습 강의가 설명하는 시퀀스 모델링을 정리했다. 관측 한 장면으로 다음 동작을 정하는 반응형 정책의 한계에서 출발해 어텐션과 규모 확장, 시각·언어 결합, 로봇 행동의 토큰화와 액션 청킹까지 이어지는 흐름을 짚는다.
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ChatGPT의 35년 전사: 순환 신경망에서 트랜스포머까지 언어 모델 계보 정리
1986년의 작은 순환 신경망 실험에서 셀프 어텐션과 GPT 계열까지, 언어 모델이 지금의 형태에 이르기까지 35년의 연구 계보를 따라간 다큐멘터리 해설 정리. 단어 경계 학습부터 감정 뉴런, 문맥 내 학습까지 짚는다.
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어텐션 메커니즘의 키·쿼리 행렬이 필요한 이유: 3차원 장난감 모델로 본 멀티헤드 어텐션
루이스 세라노가 단어 몇 개짜리 초소형 모델로 어텐션을 뜯어본다. 단어 사이 영향력이 한쪽으로 기운다는 사실에서 출발해, 왜 임베딩 하나로는 부족하고 키와 쿼리 행렬을 따로 두어야 하는지를 3차원 공간에서 손으로 계산해 보여준다.
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전문가 혼합(MoE) 모델 직접 만들기: 라우터와 top-k 게이팅, 희소 연산까지 코드로 이해하기
GPT-4와 딥시크가 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조를 파이토치 노트북으로 처음부터 쌓아 올리는 강의를 정리했다. 토큰화와 셀프 어텐션 기초부터 라우터의 top-k 게이팅, 잡음을 넣어 전문가 쏠림을 막는 요령까지 다룬다.
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파이토치로 디코더 전용 트랜스포머 직접 구현하기: 위치 인코딩부터 마스크 어텐션까지
스탯퀘스트가 챗GPT의 기반인 디코더 전용 트랜스포머를 파이토치로 처음부터 구현하는 과정을 짚었다. 토큰 사전 만들기, 사인·코사인 위치 인코딩, 마스크 셀프 어텐션, 학습과 응답 생성까지 코드 흐름을 따라간다.
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디코더 전용 트랜스포머 작동 원리: 토크나이저부터 KV 캐시까지 토큰 하나로 따라가기
'the cat'이라는 짧은 문장에서 cat 토큰 하나가 토크나이저와 임베딩, 인과 어텐션, MLP를 거쳐 다음 단어가 정해지기까지의 전 과정을 단계별로 따라가며 LLM 내부에서 벌어지는 일을 풀어낸다.
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기계적 해석가능성 10년사 정리: 신경망 완전 역공학이 좌초하고 실용적 이해만 남은 이유
기계적 해석가능성 연구자 닐 난다가 이 분야 10년의 역사를 직접 정리했다. 이미지 모델의 회로 분석에서 시작해 트랜스포머와 중첩 현상까지, 무엇이 통했고 무엇이 좌초했는지, 지금 무엇이 남았는지 짚는다.
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스페큘레이티브 디코딩 원리 해설: 품질 저하 없이 LLM 추론 속도를 2~3배 높이는 방법
구글 리서치가 ICML 2023에서 발표한 스페큘레이티브 디코딩은 작은 초안 모델이 토큰 여러 개를 먼저 제안하고 큰 모델이 한 번에 검증하는 구조다. 출력 결과를 전혀 바꾸지 않으면서 생성 속도만 끌어올린다.
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적응형 깊이 연산 대회 원 레이어 디퍼: 반복 모듈러 제곱으로 트랜스포머의 한계를 시험한다
GPU MODE 강연이 소개한 원 레이어 디퍼 대회는 훈련 때보다 더 깊은 연산을 요구하는 반복 모듈러 제곱 문제를 내걸고, H100 한 장이라는 제약 아래 잠재 공간 반복과 옵티마이저 설계를 겨루게 한다.
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트랜스포머 한계 연구: 형식언어 이론으로 본 어텐션 레이어 깊이와 길이 일반화 문제
트랜스포머는 왜 어떤 과제는 잘 풀고 어떤 과제는 문자열이 길어지면 무너질까. 노터데임대 연구진이 세는 연산을 중심에 둔 형식 모델로 어텐션 레이어 깊이의 한계와 길이 일반화 조건을 증명해 낸 강연 내용을 정리했다.
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트랜스포머 LLM 튜링 완전성 논쟁: 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계로 만드는 이유
취리히연방공대 연구자 프란츠 노박과의 대담. 촘스키 위계부터 트랜스포머 인코더와 디코더의 표현력 차이, 생각의 사슬이 언어 모델을 확률적 튜링 기계와 동등하게 만드는 증명, 그리고 학습 가능성의 벽까지 풀어 설명한다.
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HRM 계층적 추론 모델 구조 해설 - 2,700만 파라미터로 스도쿠와 미로 풀기
거대 언어모델이 헤매는 스도쿠와 미로 문제를 2,700만 파라미터 모델이 예제 1,000개만으로 풀어낸다. 파라미터 대신 깊이를 사는 상위·하위 순환 모듈 구조와 학습 기법까지 계층적 추론 모델(HRM)의 원리를 정리했다.
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생성 오디오 입문: 샘플링·나이퀴스트 정리부터 U-Net 음질 복원과 트랜스포머 작곡까지
버클리 CS 198-126 생성 오디오 강의 정리. 연속된 소리를 숫자로 바꾸는 표본화와 나이퀴스트 정리, U-Net으로 저음질 음원을 복원하는 구조, 트랜스포머가 다음 음을 예측하도록 음악을 토큰화하는 방식을 차례로 다룬다.
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RNA 구조 예측에 알파폴드가 없는 이유 — 화학 매핑 데이터와 캐글 대회로 만든 리보난자넷 이야기
스탠퍼드 리주 다스 교수가 RNA 구조 예측의 현재를 짚는다. 최근 대회 상위권은 딥러닝을 피한 전문가들이었고, 데이터 부족을 뚫기 위해 게임과 캐글이라는 두 크라우드소싱으로 백만 단위 실험 데이터를 만들어 낸 과정을 소개한다.
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가상 세포 모델 STATE: 단일세포 교란 반응을 집합 트랜스포머로 예측하는 방법과 평가 결과
버클리 BioML 세미나에서 소개된 교란 반응 예측 모델 STATE를 정리했다. 세포를 하나가 아닌 집합으로 다루는 트랜스포머 설계와 평균 기준선을 넘는 평가 결과, 1억 세포 규모 임베딩 모델까지 살펴본다.
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단일세포 파운데이션 모델 Tahoe-x1: 약물 반응 예측으로 신약 개발을 앞당기는 법
버클리 BioML 세미나에서 소개된 단일세포 파운데이션 모델 Tahoe-x1은 세포 2억 5천만 개로 학습해 실험한 적 없는 세포주와 약물 조합의 반응을 예측한다. 학습 비용은 4만 5천 달러 수준이었다.
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시계열 트랜스포머(TFT)로 태양광 발전량 36시간 예측하기: 실패 원인과 데이터 정리법
구글 서머 오브 코드로 태양광 발전량 예측 모델을 만든 개발자가 시계열 트랜스포머(TFT)를 쓰며 겪은 문제를 정리했다. 정작 시간의 대부분은 모델 튜닝이 아니라 결측 없는 36시간 학습 구간을 만드는 데 들어갔다.
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MIT 딥러닝 강의로 보는 트랜스포머 구조: 토큰과 어텐션, 위치 인코딩의 역할 정리
MIT 6.7960 딥러닝 강의는 트랜스포머를 토큰·어텐션·위치 인코딩 세 조각으로 나눠, 합성곱과 완전연결 신경망 사이에서 어텐션이 무엇을 다르게 하는지 설명한다. 순서를 모르는 구조에 왜 위치 정보가 필요한지도 짚는다.
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스탠퍼드 CS224N 강의 정리: 자기어텐션과 트랜스포머는 RNN의 어떤 한계를 어떻게 풀었나
순환신경망의 두 가지 한계에서 출발해 질의·키·값 자기어텐션, 위치 인코딩과 마스킹, 멀티헤드와 잔차 연결까지 스탠퍼드 CS224N 강의가 설명한 트랜스포머의 구성 요소를 정리했다. 남은 약점인 제곱 계산량도 함께 짚는다.
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거대언어모델 작동 원리 총정리: 토큰 예측, 트랜스포머, 어텐션, 그리고 학습 3단계
챗봇의 모든 문장은 다음 토큰을 반복해서 고르는 과정에서 나온다. 토큰과 확률 분포, 온도와 top-p, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습부터 인간 피드백 강화학습까지 거대언어모델의 뼈대를 짧게 정리했다.
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허깅페이스 완전 정리 2026: 모델 허브·트랜스포머·무료 추론 API·스페이스 활용법
모델 100만 개가 모인 허깅페이스를 허브·라이브러리·인프라 세 축으로 정리했다. 쓸 만한 모델을 고르는 순서부터 두 줄로 돌리는 파이프라인 API, 무료 추론 API와 스페이스 배포까지 실무 관점으로 짚는다.
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트랜스포머 구조 100초 정리: 셀프 어텐션과 인코더·디코더의 차이, 그리고 한계
GPT를 떠받치는 트랜스포머 구조를 100초로 압축한 설명. 문장 전체를 한꺼번에 보는 셀프 어텐션, 인코더와 디코더의 역할 분담, 트랜스포머라는 이름의 유래, 그리고 이 구조가 아직 넘지 못한 한계까지 짚었다.
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딥시크 MLA 다중 헤드 잠재 어텐션 원리: KV 캐시 90% 줄이는 압축 방식
긴 문맥이 비싸고 느린 진짜 이유는 KV 캐시다. 딥시크가 채택한 다중 헤드 잠재 어텐션(MLA)이 키·값을 잠재 벡터로 압축해 캐시를 90% 넘게 줄이는 원리를 정리했다.
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어텐션 키·쿼리·값 행렬 쉽게 이해하기: 중력에 비유해 배우는 트랜스포머 어텐션의 원리
챗GPT를 말하게 만든 어텐션을 중력에 빗대 설명한다. 단어가 서로를 끌어당기는 힘이 왜 비대칭인지, 키·쿼리·값 세 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 멀티헤드 어텐션은 왜 필요한지 차근차근 풀어본다.
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어텐션 메커니즘 쉽게 이해하기: 쿼리 키 밸류와 소프트맥스를 단어 중력으로 설명하다
문장 두 개와 단어 네 개로 만든 초소형 트랜스포머에 어텐션을 붙여가며 쿼리와 키, 밸류 행렬, 스케일드 내적, 소프트맥스가 각각 무슨 일을 하는지 직관으로 풀어낸 강의입니다. 키와 쿼리를 둘로 나누는 이유도 짚습니다.
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트랜스포머 구조 완전 분해: 멀티헤드 어텐션과 위치 인코딩부터 BERT와 ViT까지
대학 머신러닝 강좌의 마지막 강의 정리. 트랜스포머를 직접 구현할 수 있는 수준까지 분해해 CLS 토큰과 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 디코더 마스킹과 빔 서치, BERT와 ViT를 차례로 다룬다.
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트랜스포머 행렬 연산 원리 정리: 셀프 어텐션과 디코더 마스킹, 인코더 디코더 구조까지
영어 문장을 스페인어로 옮기는 아주 작은 예제를 따라가며, 트랜스포머의 단어 임베딩과 위치 인코딩부터 셀프 어텐션, 디코더 마스킹, 인코더 디코더 어텐션까지 모든 계산을 행렬 표기로 한 단계씩 짚는다.
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객체 검출 논문 5편 정리: R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, DETR, RT-DETR의 계보
이미지 한 장에 47초가 걸리던 객체 검출이 어떻게 수십 밀리초까지 내려왔을까. R-CNN에서 RT-DETR까지 판을 바꾼 논문 다섯 편이 특징 맵 재사용, 앵커 박스, 집합 예측, 하이브리드 인코더로 병목을 걷어낸 과정을 정리했다.
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등변 신경망 3부: 텐서 필드 네트워크와 SE(3) 트랜스포머로 보는 3D 회전 대칭
분자 구조나 점군처럼 3차원 좌표를 다루는 데이터에서 회전에 흔들리지 않는 모델은 어떻게 만들까. 거리 기반 SchNet의 한계부터 텐서 필드 네트워크, SE(3) 트랜스포머의 등변 어텐션까지 차례로 정리했다.
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셀프 어텐션 파이토치 구현 해설, 쿼리·키·값 행렬과 소프트맥스로 이해하는 어텐션 층
트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 파이토치로 처음부터 구현하는 과정을 따라가며, 쿼리·키·값 선형 레이어와 배치 행렬 곱, 제곱근 스케일링과 소프트맥스가 실제 텐서 위에서 어떻게 맞물려 돌아가는지 단계별로 정리했다.
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그래프 언어모델 원리 정리: 지식 그래프를 언어모델에 그대로 읽히는 상대 위치 인코딩
지식 그래프를 문장처럼 한 줄로 펼치면 구조가 흐려지고, 그래프 신경망을 쓰면 언어 이해력이 사라진다. 사전학습된 언어모델 가중치를 그래프 트랜스포머에 옮겨 담아 두 문제를 함께 푸는 연구 발표를 정리했다.
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GPT 모델 직접 구현하기 — 레이어 정규화·GELU·잔차 연결·트랜스포머 블록 완전 정리
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 4장에서 GPT 아키텍처를 코드로 직접 조립한다. 레이어 정규화와 GELU 활성화, 잔차 연결, 트랜스포머 블록에 이어 1억 2400만 파라미터라는 숫자의 정체와 텍스트 생성 과정까지 짚는다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 이미지 패치 분할, 위치 임베딩, 분류 토큰까지 정리
자연어 처리를 위해 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 인식에 쓰이게 됐는지 단계별로 정리했다. 이미지를 패치로 자르는 방법, 합성곱 층으로 벡터를 한 번에 만드는 요령, 위치 임베딩과 분류 토큰의 역할을 살펴본다.
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비전 트랜스포머(ViT) 구조 정리: 패치 임베딩과 CLS 토큰부터 CNN과의 차이까지
비전 트랜스포머는 이미지를 16×16 패치로 잘라 문장처럼 다루는 모델이다. 패치 임베딩과 CLS 토큰, 위치 임베딩이 하는 일과 CNN 대신 언제 써야 하는지, 확장 모델인 Swin과 DeiT의 차이까지 정리했다.
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정형 데이터 딥러닝 정리: FT-트랜스포머와 XTab 크로스 테이블 사전학습, 부스팅과의 성능 비교
고려대 DMQA 연구실 세미나가 표 형태의 정형 데이터에서 딥러닝이 그레이디언트 부스팅을 넘어섰는지 검증한 두 논문을 정리했다. FT-트랜스포머의 구조와, 컬럼 구조가 다른 테이블 사이의 사전학습을 가능하게 한 XTab의 아이디어를 함께 살펴본다.
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BERT 원리 완전 정리: 마스크 언어 모델과 다음 문장 예측, 파인튜닝이 GPT와 다른 이유
BERT는 왜 다음 단어를 예측하지 않을까. 인과 마스크를 걷어내 좌우 문맥을 함께 읽는 구조와 마스크 언어 모델·다음 문장 예측 학습, CLS 토큰과 파인튜닝으로 과제를 푸는 방식을 정리했다.
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LLM 어텐션 메커니즘 직접 구현하기: 자기어텐션과 쿼리·키·값, 인과 마스크와 멀티헤드까지
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 3장 코딩 강의에서 어텐션을 단계별로 구현한다. 문맥 벡터와 쿼리·키·값에서 인과 마스크와 멀티헤드까지, 언어모델의 엔진이 어떻게 굴러가는지 짚어 봤다.
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토큰포머 논문 리뷰: 모델 파라미터를 토큰으로 다루는 트랜스포머 확장법과 그 실제 한계
모델 파라미터를 토큰처럼 취급해 재학습 없이 트랜스포머를 키우겠다는 토큰포머 논문을, 0 초기화로 규모를 늘리는 설계부터 실험 곡선에 숨은 허점과 원조 피드포워드 구조와의 유사성까지 짚으며 비판적으로 뜯어봤다.
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바이트 잠재 트랜스포머(BLT) 해설: 토큰 대신 동적 패치를 쓰면 왜 더 잘 확장되나
고정된 어휘 사전으로 텍스트를 자르는 대신, 다음 바이트 예측이 불확실해지는 지점에서 바이트를 묶어 패치로 만드는 구조를 다룬다. 두 겹으로 나뉜 모델이 어떻게 연산을 아끼고 무엇을 얻는지, 한계는 무엇인지 정리했다.
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VGGT 논문 정리 — 후처리 없이 카메라·깊이·3D 포인트를 한 번에 예측하는 트랜스포머
여러 장의 사진에서 카메라 위치와 깊이, 3D 포인트를 반복 최적화 없이 한 번의 신경망 통과로 예측하는 메타의 VGGT 논문을, 모델 구조와 주요 실험 결과, 그리고 남아 있는 한계까지 발표 내용 그대로 정리했습니다.
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어텐션 메커니즘 시각적 이해 — 임베딩과 유사도, 키·쿼리·값 행렬이 각각 하는 일 정리
임베딩과 유사도에서 출발해 키·쿼리·값 행렬이 각각 무슨 일을 하는지, 수식 대신 중력과 문맥의 비유로 풀어낸 루이스 세라노의 강연을 멀티헤드 어텐션과 청중 질의응답 내용까지 빠짐없이 한국어로 정리했습니다.
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Mamba와 S4 완전 정리: 상태공간모델부터 선택적 스캔, 병렬 스캔, 커널 융합까지
우마르 자밀이 Mamba 논문을 바닥부터 풀어냈다. 미분방정식과 이산화로 상태공간모델을 세우고, 기존 S4가 선택적 복사에 실패한 이유와 Mamba의 선택적 스캔·커널 융합이 이를 푼 방식을 짚는다.
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트랜스포머 위치 인코딩 원리 쉽게 정리 — 사인·코사인 함수를 쓰는 이유와 컨텍스트 길이의 관계
트랜스포머가 단어의 순서를 이해하게 해주는 장치인 위치 인코딩을 표와 수식으로 따라간다. 사인과 코사인을 번갈아 쓰는 이유, 벡터 자리마다 주기가 달라지는 까닭, 그리고 컨텍스트 길이가 여기서 정해지는 이유를 설명한다.
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트랜스포머 최적화 강의 정리: 그룹 쿼리 어텐션, 슬라이딩 윈도우, 전문가 혼합과 명령어 튜닝
스탠퍼드 CS229 2026년 봄 강의를 정리했다. KV 캐시 부담을 줄이는 그룹 쿼리·슬라이딩 윈도우 어텐션과 전문가 혼합 라우팅, 인컨텍스트 학습에서 명령어 튜닝으로 이어지는 흐름을 짚는다.
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트랜스포머 구조 정리: 스탠퍼드 CS229 14강이 짚은 토큰화·어텐션·온도 설정
스탠퍼드 CS229 2026년 봄학기 14강은 대형 언어모델을 다루는 첫 시간이다. 서브워드 토큰화와 자기회귀 확률 모형에서 출발해 생성 온도, 어텐션의 계산 과정과 마스킹, 긴 문맥이 비싼 이유까지 훑었다.
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AI 역사 80년 정리: 튜링부터 트랜스포머까지, 두 번의 AI 겨울과 딥러닝 전환점
AI는 갑자기 등장한 신기술이 아니다. 다트머스 회의부터 두 번의 AI 겨울, 알렉스넷과 레스넷, 그리고 트랜스포머까지 80년의 흐름을 알고리즘·데이터·하드웨어라는 세 가지 조건을 축으로 정리했다.
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트랜스포머가 CNN을 대체한 이유: 합성곱과 셀프 어텐션의 차이, 귀납 편향과 표현력 정리
앵무새 깃털을 두른 고양이 사진 한 장을 ResNet은 앵무새로, 비전 트랜스포머는 고양이로 분류했다. 합성곱과 셀프 어텐션의 구조 차이, CNN이 품은 세 가지 귀납 편향, 그리고 트랜스포머가 컴퓨터 비전을 차지한 이유를 따라간다.
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LLM 내부 회로 해부하기: 덧셈과 환각, 거절과 탈옥을 설명한 앤트로픽 연구와 그 비판
얀닉 킬처가 앤트로픽의 '대규모 언어 모델의 생물학' 연구를 해설한다. 덧셈 회로, 내부 진단 표상, 기본 거절 회로, 탈옥이 통하는 이유를 짚고 '결국 학습이 작동한 것'이라는 반론도 함께 담았다.
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에너지 기반 트랜스포머(EBT) 해설: 추론을 경사하강법으로 푸는 새 학습 패러다임
에너지 기반 트랜스포머(EBT) 논문 리뷰 정리. 답을 한 번에 내놓는 대신 에너지 함수를 경사하강으로 최적화해 답을 다듬는 구조와 학습 정규화 기법, 확장성 실험 결과와 남은 한계를 함께 짚었다.
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확산 트랜스포머 쉽게 이해하기: ViT와 DiT, MMDiT의 구조와 조건 부여 방식 단계별 정리
언어 모델용으로 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 분류와 생성의 기본 구조가 됐는지, ViT의 패치 분할부터 DiT의 조건 부여 네 가지 방식, MMDiT의 결합 어텐션까지 단계별로 정리했다.
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확산 LLM과 트랜스포머의 관계 정리: 인코더·디코더에서 BERT와 LLaDA까지
잡음에서 문장을 만들어내는 확산 기반 언어모델은 트랜스포머와 대립하지 않는다. 기계번역에서 출발한 트랜스포머가 GPT와 BERT로 갈라지고, 그 BERT가 다시 확산 LLM으로 이어지는 계보를 차근히 짚었다.
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문병로 교수 강연: AI 혁명은 은유와 추상의 혁명, 다음은 버티컬 AI 시대
서울대 문병로 교수가 트랜스포머를 관계 추구의 정점으로 설명하고, 자체 알고리즘 시험으로 LLM을 채점한 결과와 앞으로 3년의 버티컬 AI 전망을 정리했다.
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하이퍼 커넥션과 mHC 해설: 트랜스포머 잔차 연결을 학습 가능하게 바꾼 방법과 안정화 기법
깊은 신경망을 떠받쳐 온 잔차 연결은 오랫동안 형태가 고정돼 있었다. 연결의 세기까지 학습하는 하이퍼 커넥션과, 그 과정에서 생기는 학습 불안정을 이중 확률 행렬로 잡아낸 개선안을 차근차근 정리했다.
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딥시크 MLA 완전 해설: KV 캐시 57배 절감과 6배 빠른 생성의 원리
딥시크가 도입한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이 트랜스포머의 KV 캐시 병목을 57분의 1로 줄인 방법을, 어텐션 기초부터 가중치 흡수 기법까지 단계별로 정리했다.
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어텐션 잔차(Attention Residuals) 해설: 키미가 트랜스포머 깊이 문제를 푼 방법
층이 깊어질수록 초기 정보가 희석되는 프리놈 문제를, 깊이 방향 어텐션으로 푼 키미의 어텐션 잔차 논문을 비유와 수치로 풀어 정리했다.
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맘바 3와 상태공간 모델(SSM): KV 캐시 없는 LLM 구조는 어떻게 발전했나
트랜스포머는 토큰이 늘수록 KV 캐시가 커지지만 상태공간 모델은 고정 크기 상태 하나로 문맥을 압축한다. 맘바 1의 선택 메커니즘부터 맘바 3의 복소수 동역학과 MIMO까지, 구조 변화의 흐름을 정리했다.
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선형 어텐션 원리 정리 — KV 캐시 없이 긴 문맥을 처리하는 트랜스포머의 다음 단계
트랜스포머의 소프트맥스 어텐션은 문맥이 길어질수록 KV 캐시 메모리가 함께 불어난다. 소프트맥스를 걷어낸 선형 어텐션이 메모리를 상수로 고정하는 원리와, 델타 규칙·게이팅으로 성능 격차를 좁혀 온 최근 흐름을 정리했다.
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어텐션 잔차 연결 설명 — 트랜스포머 깊이를 낭비하지 않는 새 구조와 대규모 학습 인프라 설계
깊은 트랜스포머에서 층이 깊어질수록 기여도가 희석되는 문제를 어텐션 가중치로 푸는 '어텐션 잔차' 구조를 원리부터 대규모 학습 최적화까지 정리했다.
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그록킹과 기계적 해석가능성: AI가 나머지 연산을 스스로 푸는 법을 우리가 완전히 이해하다
챗GPT의 내부는 아무도 완전히 이해하지 못한다. 하지만 나머지 연산을 배우는 한 층짜리 트랜스포머만은 예외다. 모델이 삼각함수를 스스로 찾아내는 '그록킹' 현상과 기계적 해석가능성 연구를 정리했다.
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거대언어모델(LLM) 작동 원리: 트랜스포머·어텐션 쉽게 이해하기
1966년 엘리자부터 GPT-3까지, 거대언어모델의 작동 원리를 토큰화·임베딩·어텐션·인코더디코더 구조로 차근차근 정리한 입문 해설.
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전문가 혼합(MoE) 원리: 라우터·희소 활성화·로드 밸런싱까지 한 번에
DeepSeek·Mixtral이 채택한 전문가 혼합(MoE)의 원리를 코드 수준까지 풀었다. 라우터로 토큰을 전문가에 분배하는 방식, 희소 활성화로 연산을 줄이는 이유, 로드 밸런싱 기법을 정리했다.
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Mamba 아키텍처 원리: 선형 RNN으로 이해하는 상태공간모델과 선택적 기억
복잡한 수학 없이도 Mamba를 '선형 RNN의 확장'으로 이해한다. 병렬 스캔, 행렬 대각화, 안정 초기화, 입력 의존 선택 메커니즘까지 트랜스포머를 넘보는 원리를 쉽게 정리했다.
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DeepSeek mHC 해설: 잔차 연결·하이퍼커넥션을 넘어 안정적으로 깊은 신경망 훈련하기
ResNet의 잔차 연결에서 하이퍼커넥션, 그리고 DeepSeek의 다양체 제약 하이퍼커넥션(mHC)까지의 흐름을 정리했다. 여러 정보 통로를 열되 신호 폭주를 막는 버코프 다면체 제약의 아이디어를 살펴본다.
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맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM) 쉽게 이해하기: 트랜스포머의 한계와 선택적 스캔
트랜스포머의 이차 추론 비용을 넘어서려는 맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM)을 상태 방정식, 이산화, 세 가지 표현, 선택적 스캔, 하드웨어 인식 알고리즘까지 단계별로 풀어 설명합니다.
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트랜스포머 신경망 원리: CNN의 한계에서 셀프 어텐션까지 단계별 유도
ChatGPT의 핵심인 트랜스포머를 CNN에서 출발해 단계별로 유도한다. 장거리 관계를 못 잡는 CNN의 한계, 쌍 합성곱과 위치 인코딩, n² 벡터를 줄이는 중요도 가중합이 어떻게 셀프 어텐션이 되는지 설명한다.
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트랜스포머 탄생사 정리: LSTM, 어텐션 seq2seq를 거쳐 GPT로 이어진 흐름
챗GPT와 클로드의 바탕이 된 트랜스포머는 하루아침에 등장하지 않았다. 기울기 소실 문제를 완화한 LSTM의 게이트, 어텐션을 붙인 seq2seq, 순환을 아예 버린 트랜스포머로 이어진 흐름을 차례로 정리했다.
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회전 위치 임베딩 RoPE 원리 정리, 트랜스포머가 토큰 순서를 학습하는 방법 완전 해설
어텐션은 입력 토큰의 순서를 구분하지 못한다. 위치를 정수로 더하는 방식에서 출발해 이진수와 사인파를 거쳐 벡터를 회전시켜 위치를 새기기까지, RoPE가 등장하기까지의 흐름을 차근차근 단계적으로 짚는다.
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안전한 에이전트 시대: 자격증명 격리와 에이전트 협업 인프라 (Illia Polosukhin)
'Attention Is All You Need' 공저자이자 NEAR 창업자가 에이전트가 자격증명을 탈취당하지 않도록 격리하는 Iron Clad와 에이전트 간 협업 마켓플레이스 구상을 설명한다.
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스탠퍼드 CS336 강의로 보는 LLM 아키텍처 설계: 정규화·활성화·하이퍼파라미터 합의
스탠퍼드 CS336 강의가 최근 공개된 언어모델 수십 종의 설계를 비교해 정리한 내용. 정규화 층의 위치와 RMS 정규화, 게이트 활성화가 표준이 된 이유, 그리고 하이퍼파라미터의 넓은 안전 구간을 짚는다.
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AI 해석가능성 연구: 신경망 내부의 세계 모형과 지능의 기초 과학이 필요한 이유
물리학자 출신 연구자가 컨퍼런스 강연에서 AI 낙관론과 비관론이 계속 엇갈리는 이유를 짚었다. 신경망 내부에 실제로 형성되는 세계 모형을 근거로, 지능 자체를 이해하는 기초 연구의 필요성을 설명한다.
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트랜스포머 어텐션의 낭비를 고치는 XSA — 자기 값 벡터 제거 두 줄 코드 해설
트랜스포머 어텐션이 각 토큰 자신의 값 벡터에 치우치는 '어텐션 유사도 편향'을 짚고, 직교 투영으로 그 성분을 제거해 맥락 정보에만 집중하게 하는 XSA 기법을 코드 두 줄과 모델 실험 결과로 함께 설명한다.
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어텐션 효율화 총정리: KV 캐시 131GB 문제와 MQA·GQA·MLA·희소 어텐션 작동 원리
긴 문맥을 다루는 LLM의 진짜 병목인 KV 캐시를 줄이려고 등장한 MQA와 GQA, 키와 값을 압축하는 잠재 어텐션, 그리고 중요한 토큰만 골라 보는 딥시크 희소 어텐션까지 작동 원리를 단계별로 짚었다.
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트랜스포머 내부 표현의 기하학과 해석가능성 — 심플렉스 애덤 샤이의 FAR.AI 강연 정리
FAR.AI 강연에서 심플렉스의 애덤 샤이가 다음 토큰 예측 학습이 트랜스포머 내부에 어떤 기하학적 믿음 구조를 만드는지 설명했다. 합성 데이터 실험에서 예측된 프랙탈 구조가 잔차 스트림에서 확인됐고, 표현이 직교 부분공간으로 분해되는 경향도 관찰됐다.
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트랜스포머와 어텐션 원리 이해하기: 스탠퍼드 CS231N 강의로 보는 셀프 어텐션의 등장
오늘날 거의 모든 대형 AI 모델은 트랜스포머다. 스탠퍼드 CS231N 강의를 토대로, 순환 신경망의 고정 길이 병목을 고치려던 어텐션이 어떻게 독립적인 연산이 되고 트랜스포머로 이어졌는지 정리했다.
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플래시 어텐션 원리 쉽게 이해하기: GPU 메모리 계층과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 어텐션을 수 배 빠르게 만드는 플래시 어텐션의 원리를 정리했다. 어텐션의 O(N제곱) 병목, GPU 메모리 계층, 온라인 소프트맥스, 그리고 대역폭 한계를 이용한 커널 융합을 쉽게 설명한다.
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세상에서 가장 작은 트랜스포머 모델로 배우는 임베딩과 다음 단어 예측의 작동 원리
루이스 세라노가 단어 네 개와 문장 두 개짜리 초소형 트랜스포머로 임베딩과 다음 단어 예측을 설명한다. '이해자'와 '화자' 비유로 신경망의 첫 단계인 임베딩이 어떻게 만들어지는지 직관적으로 풀어낸다.
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컴퓨터 비전 필독 논문 10선 - LeNet·AlexNet·ResNet부터 CLIP·SAM·스테이블 디퓨전까지
현대 컴퓨터 비전을 만든 대표 논문 10편을 하나의 이야기로 정리했다. CNN의 시작 LeNet부터 AlexNet·ResNet·U-Net·YOLO, 비전 트랜스포머, CLIP·DINO·SAM 같은 파운데이션 모델, 그리고 스테이블 디퓨전까지 흐름을 짚는다.
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RoPE 위치 인코딩 원리: 트랜스포머가 단어 순서를 회전으로 담는 법
셀프 어텐션은 문장을 순서 없는 단어 묶음으로 읽는다. 사인파 위치 인코딩의 한계와, 최신 언어 모델이 RoPE로 상대 위치를 회전으로 담는 원리를 쉽게 설명한다.
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정규화란? LLM 학습을 가능케 하는 RMSNorm·LayerNorm·QK-Norm 원리 해설
정규화는 활성값의 크기를 다스려 손실 지형을 매끄럽게 만들고 깊은 LLM을 학습 가능하게 하는 핵심 층이다. LayerNorm에서 RMSNorm, Pre/Post/Peri 배치, QK-Norm, 그리고 통계 자체를 없앤 Dynamic Tanh까지의 진화를 정리했다.
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토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE) 쉽게 이해하기 - LLM의 첫 단계
루이스 세라노가 설명하는 토큰화와 바이트 페어 인코딩(BPE). LLM이 단어나 글자가 아닌 '토큰'으로 텍스트를 처리하는 이유와, 가장 자주 등장하는 글자쌍을 합쳐 토큰을 만드는 BPE의 작동 원리를 예시로 풀어냅니다.
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신경망 원리 쉽게 이해하기: 공간을 접어 분류하는 방식과 시그모이드
루이스 세라노가 신경망을 '공간을 접는 이해자'와 '방향을 보는 화자' 두 역할로 나눠 설명한다. 비선형 경계, 시그모이드 스펙트럼, 트랜스포머의 다음 단어 예측까지 직관적으로 풀어낸다.
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추측 샘플링으로 LLM 추론 속도 2~3배 높이기: 드래프트·검증·보정 원리
구글 리서치와 딥마인드가 각각 발견한 추측 샘플링은 작은 드래프트 모델과 큰 타깃 모델을 짝지어, 출력 품질을 그대로 유지하면서 LLM 텍스트 생성 속도를 2~3배 끌어올린다. 그 3단계 원리를 정리했다.
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전문가 혼합(MoE) 구조로 파라미터는 늘리고 토큰당 계산량은 그대로 유지하는 원리와 라우터의 역할
Mixtral은 470억 파라미터를 갖지만 단어 하나를 생성할 때 약 130억만 쓴다. DataMListic 영상은 라우터가 소수의 전문가만 골라 계산량을 낮추는 전문가 혼합(MoE) 구조의 작동 원리를 쉽게 설명한다.
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트랜스포머 신경망 구조 완전 해부: 인코더와 디코더, 셀프 어텐션과 위치 인코딩까지 단계별 정리
영어를 인도 칸나다어로 번역하는 예시를 따라가며 트랜스포머의 인코더와 디코더, 512차원 임베딩과 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결과 층 정규화까지 전체 구조가 어떻게 맞물려 작동하는지 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머가 컴퓨터 비전을 장악한 과정: ViT부터 CLIP·SAM까지
2010년대 컴퓨터 비전을 지배한 CNN이 어떻게 트랜스포머에 자리를 내줬는지, 이미지를 패치 시퀀스로 다룬 ViT와 확장성, 그리고 CLIP·SAM 같은 파운데이션 모델의 등장을 정리했다.
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LLM이란 무엇인가: 대규모 언어 모델의 뜻과 작동 원리, ChatGPT와의 차이 초보 가이드
ChatGPT는 앱이고 그 뒤의 지능이 LLM이다. 대규모 언어 모델의 세 단어를 하나씩 풀고, 방대한 텍스트로 패턴을 학습하는 원리와 트랜스포머가 촉발한 AI 혁명의 배경을 초보자 눈높이로 정리한다.
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트랜스포머 멀티헤드 어텐션 텐서 모양: 쿼리·키·값과 512차원을 8개 헤드로 나누는 원리
트랜스포머 멀티헤드 어텐션을 텐서 모양의 흐름으로 설명한다. 입력과 출력이 왜 같은 4×512인지, 512차원이 어떻게 64차원 8개 헤드로 나뉘어 병렬로 처리되는지, 쿼리·키·값 분해와 배치 행렬곱까지 직관적으로 짚는다.
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배치 정규화와 레이어 정규화의 차이 — 트랜스포머가 배치 노름 대신 레이어 노름을 쓰는 이유
배치 노름과 레이어 노름은 신경망 값을 안정시키는 같은 목표를 갖지만 어느 축으로 평균을 내는가가 다르다. 트랜스포머가 가변 길이 패딩과 작은 배치, 토큰 단위 추론 때문에 배치 노름을 버리고 레이어 노름을 택한 이유를 쉽게 정리했다.
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프리 트랜스포머(Free Transformer) 해설 — 잠재 변수와 VAE로 텍스트 생성 개선
메타 연구진의 프리 트랜스포머는 디코더 트랜스포머에 잠재 변수를 더해 좋은 리뷰냐 나쁜 리뷰냐 같은 큰 결정을 먼저 내린다. 변분 오토인코더(VAE)를 트랜스포머 중간에 끼워 넣은 이 구조와 정보량 제한이라는 핵심 균형을 해설한다.
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멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)이란? KV 캐시 절감의 원리 정리
언어모델의 메모리를 잡아먹는 KV 캐시를 MLA가 어떻게 압축하면서도 헤드별 다양성을 지키는지, MQA·GQA와 비교해 핵심 원리를 쉽게 풀어냅니다.
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Titans 논문 해설: 테스트 시점 메모리와 신경망 기반 기억
구글의 Titans 논문이 제안한 "테스트 시점에 기억을 학습하는" 신경망 메모리 아이디어와, 선형 트랜스포머·기존 메모리 기법과의 관계를 비판적으로 정리합니다.
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KV 캐시 완전정복: LLM 추론 속도와 메모리 비용을 결정하는 트랜스포머 핵심 구조 이해하기
언어모델은 매 단계 앞 토큰을 다시 계산하면 엄청난 낭비가 생긴다. K와 V만 저장하는 KV 캐시가 이 반복을 어떻게 없애고, 그 대신 사용자당 수십 GB의 메모리·대역폭이라는 비용을 어떻게 치르는지 원리를 정리했다.
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맘바(Mamba)와 상태공간모델(SSM) 쉽게 이해하기: 트랜스포머의 대안이 된 원리
맘바는 상태공간모델(SSM)을 '선택적'으로 만들어 트랜스포머 수준의 정확도를 선형 시간에 달성했다. SSM이 선형 RNN처럼 작동하는 원리와, 맘바가 긴 시퀀스에서 트랜스포머보다 강한 이유를 정리했다.
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구글 Hope 아키텍처: 트랜스포머의 '동결된 LLM' 한계를 넘는 지속 학습 연구
오늘의 대형언어모델은 학습이 끝나면 더는 배우지 못하는 '동결' 상태다. 구글의 새 논문 'Nested Learning'과 Hope 아키텍처는 뇌의 신경가소성·뇌파에서 영감을 받아 파국적 망각 없는 지속 학습을 시도한다.
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Mixtral 8x7B와 MoE 설명: 희소 전문가 혼합으로 토큰마다 전문가 2개만 활성화
Mistral의 Mixtral 8x7B는 희소 전문가 혼합(MoE)으로 토큰마다 8개 전문가 중 2개만 활성화한다. 얀닉 킬허의 논문 해설을 따라 MoE가 트랜스포머의 어느 부분을 바꾸는지, 라우팅과 효율의 원리를 정리했다.
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트랜스포머 정규화 층 원리와 DyT·DERF 대체 실험 정리
트랜스포머마다 들어가는 정규화 층이 학습을 안정시키는 원리와, 이를 간단한 원소별 함수(DyT·DERF)로 대체할 수 있다는 최신 연구 결과를 쉽게 풀어 설명합니다.
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활성화 함수 완벽 가이드: 시그모이드에서 ReLU·GELU·SwiGLU까지 딥러닝 60년
퍼셉트론의 계단 함수부터 오늘날 대형 언어 모델을 떠받치는 SwiGLU까지, 트랜스포머 속 활성화 함수 60년의 진화를 정리한다. 시그모이드의 기울기 소실·지그재그 문제, ReLU의 한계, 게이팅 관점의 통합까지 단계별로 설명한다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 정리 — 확산 모델, 시공간 패치, 잠재 확산으로 이해하기
텍스트 한 줄로 영상을 만드는 AI는 어떻게 동작할까요? 확산 모델의 순방향·역방향 과정부터 시간적 일관성 문제와 잠재 확산까지, VEO 같은 영상 생성 모델의 핵심 원리를 풀어냅니다.
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인코더 전용 트랜스포머(BERT)와 RAG 원리: 문맥 인식 임베딩 쉽게 이해하기
BERT로 대표되는 인코더 전용 트랜스포머의 작동 원리를 워드 임베딩·위치 인코딩·셀프 어텐션 세 축으로 풀이하고, 이렇게 만든 문맥 인식 임베딩이 어떻게 RAG와 문서 검색·분류의 기반이 되는지 쉽게 설명합니다.
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ChatGPT 작동 원리 완전정리: 토큰, 트랜스포머 어텐션, 문맥창, 환각까지
ChatGPT가 답을 '아는' 게 아니라 토큰을 하나씩 확률로 예측하는 엔진임을 이해하면, 왜 똑똑하다가도 틀리고 문맥창·도구·안전장치가 왜 중요한지가 명확해진다. 작동 원리를 단계별로 정리했다.
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셀프 어텐션 시각적으로 이해하기: 쿼리·키·값 벡터와 위치 인코딩으로 보는 트랜스포머 원리
트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션을 애니메이션 관점에서 풀어냈다. 쿼리·키·값 벡터가 단어 사이의 관계를 학습하는 방식과, 단어 순서를 담기 위한 위치 인코딩이 왜 필요한지, 그리고 여러 사인파를 쓰는 이유까지 단계별로 정리했다.
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KV 캐시 완전정리: 트랜스포머 추론이 GPU 메모리를 많이 쓰는 이유와 속도 최적화 원리
트랜스포머 언어 모델이 긴 텍스트를 생성할수록 GPU 메모리를 더 많이 쓰는 이유를 KV 캐시로 설명한다. 키·값 행렬을 저장해 매 단계의 재계산을 피하는 원리와 메모리 사용량 계산식, 그리고 300억 파라미터 모델 예시까지 정리했다.
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어텐션 메커니즘이란? 트랜스포머와 LLM의 핵심 원리를 인코더-디코더 번역 과정으로 쉽게 이해하기
구글 클라우드가 설명하는 어텐션 메커니즘의 기본 원리를 정리했다. 인코더-디코더 모델이 입력 문장에서 중요한 단어에 가중치를 부여해 번역 품질을 높이는 과정을, 은닉 상태와 소프트맥스 점수를 중심으로 단계별로 살펴본다.
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트랜스포머 아키텍처 완전 초보 가이드 — 셀프 어텐션과 멀티헤드로 보는 현대 LLM 작동 원리
RNN·LSTM의 한계부터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 잔차 연결, 레이어 정규화까지, 현대 LLM의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 구성 요소를 초보자 눈높이로 하나씩 풀어 설명한다.
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전문가 혼합(MoE)이란: 최신 LLM이 채택한 희소 트랜스포머 구조와 라우팅·부하분산 원리
DeepSeek·Llama 4·Grok 등 최신 LLM이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 스탠퍼드 CS336 강의를 근거로 정리했다. FLOPs를 늘리지 않고 파라미터를 키우는 원리, 토큰 라우팅, 세분화·공유 전문가, 부하분산 손실까지 다룬다.
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테스트 타임 트레이닝(TTT): 긴 문맥을 새 구조 없이 푸는 LLM 학습법 해설
스탠퍼드·버클리·엔비디아 연구진의 '엔드투엔드 테스트 타임 트레이닝' 논문을 해설한다. 새 아키텍처 대신 추론 중에도 모델을 계속 학습시켜 긴 문맥을 저렴하게 처리하는 아이디어와 그 한계를 짚는다.
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트랜스포머 구조 진화 2017~2026: 프리노름·RoPE·GQA·MoE로 본 LLM 내부
원조 트랜스포머의 잔차 하이웨이는 그대로 둔 채, 정규화 위치·위치 인코딩·어텐션·피드포워드 슬롯이 안정성·문맥·추론·확장이라는 네 압력 아래 어떻게 교체돼 왔는지 한 편으로 정리했다.
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프롬프트 캐싱으로 LLM 에이전트 추론 비용 줄이기: KV 캐시와 서버 라우팅 원리
클로드 코드 같은 AI 코딩 에이전트는 매 턴 같은 프롬프트 앞부분을 반복 전송한다. 이 영상은 트랜스포머의 KV 캐시를 재사용하는 프롬프트 캐싱이 추론 비용을 어떻게 낮추는지, 캐시를 깨뜨리는 실수와 서버 라우팅·보안 이슈까지 설명한다.
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트랜스포머 구조 완전 정리 - 어텐션, 인코더·디코더, 학습과 추론 원리
RNN의 한계를 짚고 트랜스포머의 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더, 학습과 추론 과정을 그림처럼 차근차근 풀어 설명한 강의 정리.
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전문가 혼합(MoE) 토큰 라우팅 원리: 라우터·희소성·용량 초과 토큰 드롭까지
허깅페이스가 MoE의 핵심인 토큰 라우팅을 코드와 함께 단계별로 설명한다. 라우터 로짓, 상위 k 전문가 선택, 슬롯과 용량, 초과 토큰 드롭까지 흐름을 정리했다.
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LLM 사전학습(pretrain) 원리: 데이터 수집·토큰화·베이스 모델 완전 정리
카파시의 LLM 딥다이브를 따라가며 대형언어모델을 바닥부터 만드는 첫 단계인 사전학습을 살펴본다. 웹 크롤링과 데이터 필터링, 토큰화와 한국어의 비효율, 다음 토큰 예측과 베이스 모델의 정체를 정리한다.
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루프 트랜스포머: 레이어 반복으로 추론하는 LLM 구조와 한계
LLM이 사고의 연쇄로 추론 토큰을 쏟아내는 대신 트랜스포머 레이어를 반복 실행해 은닉 상태에서 직접 추론하는 '루프 트랜스포머'의 작동 원리와 안정성 문제, 실전 경쟁력의 한계를 정리했다.
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어텐션 쉬운 설명: 인코더-디코더의 한계를 푼 신경망 Attention 원리
StatQuest가 신경망의 어텐션을 단계별로 설명한다. 단일 문맥 벡터의 한계, 유사도와 소프트맥스로 입력에 직접 접근하는 방식, 트랜스포머로 가는 길을 정리한다.
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MIT 6.S191 강의 정리: RNN·어텐션·트랜스포머가 시퀀스를 다루는 원리
MIT 6.S191 딥러닝 강의(에이바 아미니)를 바탕으로 시퀀스 모델링, RNN의 순환과 내부 상태, 시간에 따른 역전파, 기울기 소실 문제, 그리고 이를 넘어선 어텐션과 트랜스포머의 원리를 한국어로 정리했다.
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트랜스포머 구조 완전 해설: 어텐션·멀티헤드·잔차연결이 존재하는 이유
2017년 등장한 트랜스포머 신경망의 인코더-디코더 구조를 부품 단위로 분해해, 토큰 임베딩부터 셀프 어텐션·멀티헤드·잔차 연결·마스킹·크로스 어텐션까지 각 요소가 왜 필요한지 설명한다.
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Titans 논문 쉽게 이해하기 - 테스트 시점에 기억을 학습하는 신경 메모리 구조
트랜스포머와 RNN의 장기 문맥 한계를 짚고, 추론 시점에 실시간으로 기억을 학습하는 Titans의 신경 메모리(surprise·momentum) 아이디어를 우마르 자밀의 강의로 풀어냈습니다.
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DALL-E 작동 원리 완벽 해설: 텍스트를 이미지로 바꾸는 dVAE와 GPT 두 단계 학습 구조 정리
OpenAI의 텍스트-이미지 모델 DALL-E가 문장을 그림으로 만드는 과정을, 이미지 토큰화를 담당하는 dVAE와 자기회귀 생성을 맡는 GPT의 두 단계 학습, 그리고 검벨 소프트맥스 완화까지 초보자도 따라갈 수 있게 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 vs YOLO 객체 탐지: DETR, RT-DETR, YOLOv10까지 정리
R-CNN에서 YOLO, 그리고 트랜스포머 기반 DETR와 RT-DETR까지. 실시간 객체 탐지 아키텍처가 서로 아이디어를 빌리며 어떻게 발전해왔는지 쉽게 풀어 설명한다.
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에너지 기반 트랜스포머(EBT)란? 어려운 토큰에 더 오래 생각하는 AI 모델 원리
에너지 기반 모델과 트랜스포머를 결합한 EBT는 토큰마다 계산량을 조절하고, 스스로 답의 확신도를 판단합니다. 학습·추론 방식과 한계를 정리했습니다.
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컴퓨터 비전 역사 총정리 — CNN부터 ViT·확산모델까지 한눈에
1950년대 뇌 시각 연구부터 LeNet·AlexNet·ResNet 같은 CNN, 그리고 ViT·CLIP·확산모델에 이르는 컴퓨터 비전 발전사를 문제 유형별로 정리했다.
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트랜스포머 LLM 작동 원리: ChatGPT를 움직이는 어텐션과 임베딩 구조 쉽게 해설
ChatGPT 같은 모델을 떠받치는 트랜스포머 구조를 깊이 있게 다루는 강의를 소개한다. GPT라는 이름의 어원부터 어텐션과 KV 캐시, 토큰화와 임베딩까지 핵심 개념을 코드 예제와 함께 차근차근 정리했다.
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사고사슬(CoT) 모니터링: AI 오정렬 위험을 줄이는 감시 기법과 그 한계
추론 모델이 자연어로 남기는 '생각의 사슬'을 읽어 보상 해킹·사보타주 같은 위험을 잡아내는 사고사슬 모니터링. 왜 가능하고, 왜 언제든 사라질 수 있는지 정리했다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 가이드: 챗GPT부터 트랜스포머, 산업별 사례와 리스크까지
챗GPT로 대중화된 생성형 AI의 등장 배경과 트랜스포머 원리, 산업별 활용 사례, 그리고 저작권·편향·환각 같은 위험과 도입 시 지켜야 할 원칙을 한눈에 정리했다.
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멀티모달 융합 완전정리: MIT 강의로 보는 상호작용·저랭크·게이트 융합
MIT 멀티모달 강의를 바탕으로 여러 모달리티를 합치는 융합 기법을 정리한다. 중복·고유·시너지 상호작용부터 곱셈 융합, 저랭크 근사, 게이트 융합까지 다룬다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측, 트랜스포머 어텐션, RLHF까지 쉽게 이해하기
ChatGPT·Claude·Gemini 같은 AI는 사실 '생각'하는 것이 아니라 방대한 데이터로 학습한 패턴을 바탕으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측한다. 트랜스포머와 어텐션, 파라미터, RLHF의 개념을 초보자 눈높이로 풀어낸다.
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LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리
대규모 언어모델(LLM)의 정의와 학습 과정, 트랜스포머와 자기어텐션의 역할, 그리고 편향과 환각 같은 한계까지 기본 개념을 정리한다.
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트랜스포머가 AI 최고의 아이디어인 이유: 카파시가 말하는 범용 미분 컴퓨터 아키텍처
안드레이 카파시가 렉스 프리드먼과의 대화에서 트랜스포머를 표현력과 최적화, 하드웨어 효율을 동시에 갖춘 범용 미분 컴퓨터라 부른 이유와, 잔차 연결이 학습에 주는 이점, 놀랍도록 견고한 구조를 정리했다.
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LLM 활용 가이드 2026: 작동 원리부터 파인튜닝·RAG까지 한눈에
거대 언어모델이 어떻게 작동하고 무엇에 쓸모가 있는지, 토큰화·어텐션부터 파인튜닝과 지식그래프·RAG까지 2026년 관점에서 정리한 입문 안내다.
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생성형 AI 비즈니스 활용 5가지: 콘텐츠 제작부터 고객 서비스, 소프트웨어 개발까지 실전 사례 정리
GPT와 미드저니로 대표되는 생성형 AI가 실제 업무에 쓰이는 5가지 영역—콘텐츠 제작, 콘셉트 아트, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, 운영 자동화—을 사례로 소개하고, GAN·트랜스포머 원리와 저작권·신뢰성 과제까지 정리했다.
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LLM 뜻과 작동 원리 완전정복: 언어·모델·GPT·트랜스포머까지 한 번에 이해하기
LLM을 '강화된 자동완성'으로 풀어낸 초보자 강의를 정리했다. 언어·모델·파라미터·데이터셋·컴퓨트의 개념부터 GPT와 트랜스포머의 어텐션 메커니즘까지, 대규모 언어모델을 마법이 아닌 원리로 하나씩 쉽게 설명한다.
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벡터 데이터베이스 입문 — 임베딩·내적·유클리드 거리로 유사도 검색하는 원리 이해하기
전통적인 SQL 테이블에 벡터 열을 더하는 방법부터 내적 기반 유사도와 유클리드 거리의 정렬 방향 차이, 단어·문장 임베딩, 근사 최근접 이웃 검색까지 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 손으로 그리며 쉽게 설명한다.
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2026 LLM 공부 순서 가이드: 기초부터 AI 에이전트까지 4단계
구글·마이크로소프트 출신 AI 리더가 제안하는 대규모 언어 모델 학습 로드맵. 기초 머신러닝부터 트랜스포머, 파인튜닝·RAG, AI 에이전트까지 순서대로 정리했다.
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파이썬으로 대규모 언어 모델(LLM) 처음부터 직접 구현하기
미적분·선형대수 지식 없이도 파이썬만으로 대규모 언어 모델을 밑바닥부터 만드는 freeCodeCamp 강좌. 데이터 처리, 트랜스포머 구조, 어텐션까지 로컬에서 직접 구현한다.
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LLM 작동 원리 완전 정리: 다음 단어 예측부터 신경망·트랜스포머·파인튜닝까지 한눈에
대규모 언어 모델(LLM)이 정확히 무엇이고 어떻게 학습하고 추론하는지, 다음 단어 예측이라는 핵심 원리부터 신경망과 역전파, 트랜스포머와 어텐션, 사전학습과 파인튜닝까지 입문자 눈높이로 차근차근 정리했습니다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: 셀프 어텐션과 인코더·디코더, 위치 인코딩 핵심 정리
2017년 'Attention Is All You Need'로 등장한 트랜스포머의 핵심을 인코더·디코더 구조와 셀프 어텐션의 쿼리·키·값, 위치 인코딩, 마스킹과 교차 어텐션까지 그림 없이도 이해되도록 정리했습니다.
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파운데이션 모델이 많은 이유: 전이 학습과 파인튜닝, IBM·NASA 지구관측 모델 사례로 이해하기
허깅페이스에 오픈소스만 수천 개의 파운데이션 모델이 존재하는 이유를 전이 학습과 파인튜닝 개념, 그리고 IBM과 NASA가 공개한 지구관측 오픈소스 모델 사례를 통해 일반 독자도 이해하기 쉽게 설명합니다.
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스탠퍼드 CS336 1강 정리 — 언어 모델을 바닥부터 배우는 이유와 효율성·스케일링
스탠퍼드 CS336 ‘바닥부터 만드는 언어 모델’ 1강 요약. 프롬프트만으로는 닿지 못하는 근본 이해, 효율성이 곧 성능이라는 관점, 그리고 언어 모델의 역사와 에이전트 시대까지의 흐름을 정리한다.
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생성형 AI 기초 완전 정리 — LLM 원리, 트랜스포머, 임베딩과 LangChain 입문
생성형 AI의 개념부터 LLM의 작동 원리, 트랜스포머와 임베딩·벡터 DB, 그리고 LangChain으로 증권 뉴스 리서치·유통 Q&A 같은 실제 애플리케이션을 만드는 흐름까지 입문자 눈높이로 정리한 강좌 요약.
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현대 LLM 아키텍처 비교 가이드 — GQA·MLA·슬라이딩 윈도우로 보는 트랜스포머 모델 50선
세바스찬 라쉬카가 직접 손으로 그린 50여 개 LLM 구조를 한곳에 모은 아키텍처 갤러리를 소개한다. KV 캐시를 줄이는 GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·하이브리드 구조의 차이를 한국 독자 눈높이로 풀어 설명한다.
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LLM 개발 3단계 정리 — 아키텍처 구축, 사전학습, 파인튜닝의 원리
대형 언어모델은 어떻게 만들어질까. 데이터 준비와 토큰화, 다음 단어 예측, GPT 계열 아키텍처, 사전학습으로 만드는 파운데이션 모델, 그리고 분류·지시·선호 파인튜닝까지 개발 3단계를 개념적으로 정리했다.
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생성형 AI 입문 — 트랜스포머·RAG·파인튜닝·에이전트 한 번에 이해
AI·머신러닝·딥러닝·생성형 AI의 관계부터 토큰화와 트랜스포머, 환각과 온도 조절, RAG와 파인튜닝, 양자화, AI 에이전트와 MCP까지 생성형 AI의 기초를 한 편에 정리했다.
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LLM 작동 원리 - 토큰화·임베딩·어텐션·트랜스포머 한눈에 이해
ChatGPT·Claude·Gemini가 말을 답으로 바꾸는 과정을 단계별로 풀었다. 토큰화, 임베딩, 어텐션, 트랜스포머 층 쌓기, 로짓과 샘플링까지 핵심 원리를 정리한다.
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비전-언어 모델(VLM) 작동 원리 — CLIP·DALL·E·Florence와 멀티모달 AI
이미지와 텍스트를 하나의 입력으로 다루는 비전-언어 모델의 작동 원리를 정리했다. 멀티모달 학습, BERT 기반 아키텍처, 대조 학습, 디퓨전, CLIP·DALL·E·ALIGN·Florence까지 핵심을 짚는다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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디퓨전 모델이란? 트랜스포머와의 차이, 노이즈 학습 원리와 역사 정리
디퓨전 모델이 자기회귀(트랜스포머) 모델과 어떻게 다른지, 노이즈를 더했다 제거하며 학습하는 원리와 데이터 효율성, 2015년부터 이어진 발전 과정을 알기 쉽게 정리했습니다.
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트랜스포머 완전정복: 어텐션·셀프어텐션·인코더·디코더 한 번에 이해하기
챗GPT와 구글 번역의 바탕이 된 트랜스포머 구조를 RNN의 한계부터 어텐션, 셀프어텐션, 쿼리·키·값, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 인코더·디코더까지 초보자 눈높이로 설명한다.
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대규모 언어 모델(LLM) 원리: 다음 단어 예측·인과적 어텐션·디코딩·BPE 토큰화
MIT 강의로 보는 LLM의 작동 원리. 다음 단어 예측 학습, 미래를 못 보게 막는 인과적 어텐션, 그리디·탑K·탑P·온도 같은 디코딩 전략, 그리고 바이트 페어 인코딩(BPE) 토큰화를 차근차근 설명한다.
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트랜스포머 구조 완전 정복: 셀프 어텐션·인코더·디코더 단계별 설명
2017년 등장한 트랜스포머의 임베딩, 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 인코더·디코더 구조를 작은 예제로 단계별로 따라가며 쉽게 정리했다.
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시계열 예측 패러다임 변화 - ARIMA·트랜스포머·채널 전략·TimesFM 정리
통계 모형(ARIMA)에서 딥러닝, 트랜스포머, 채널 독립·의존 전략을 거쳐 제로샷 파운데이션 모델 TimesFM까지, 시계열 예측 모델의 발전 흐름을 한눈에 정리한다.
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트랜스포머 원리 강의 - 셀프 어텐션·Q/K/V·멀티헤드 어텐션 정리
모든 현대 AI의 기반이 된 트랜스포머를, 어텐션과 셀프 어텐션의 차이부터 Q/K/V, 멀티헤드, 포지셔널 인코딩, 인코더·디코더 구조까지 단계별로 풀어 설명한다.
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전문가 혼합(MoE)이란? LLM 규모를 키우는 희소 모델 구조 설명
메타·딥시크·미스트랄이 채택한 전문가 혼합(MoE) 구조를 1991년 기원부터 오늘날 조 단위 파라미터 LLM까지 따라가며, 게이팅·희소성·전문가 특화 여부를 쉽게 풀어냈다.
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LLM 사실 저장 원리: 트랜스포머 MLP 레이어와 슈퍼포지션 이해하기
대형 언어 모델이 외운 방대한 사실은 어디에 저장될까? 트랜스포머의 MLP 레이어 동작과 고차원 슈퍼포지션 개념을 쉽게 풀어 설명한다.
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트랜스포머 작동 원리: 단어 임베딩·소프트맥스로 보는 ChatGPT 내부
GPT의 G·P·T가 무엇인지부터 단어 임베딩, 내적 유사도, 소프트맥스와 온도까지. 트랜스포머가 다음 단어를 예측하는 과정을 시각적으로 설명한다.
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어텐션(Attention) 작동 원리: 쿼리·키·밸류와 멀티헤드까지 쉽게 이해하기
ChatGPT를 만든 트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 쿼리·키·밸류, 소프트맥스, 마스킹, 멀티헤드 어텐션까지 직관적인 예시로 풀어 설명합니다.
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LLM이란 무엇인가 — 다음 단어 예측과 트랜스포머·어텐션 핵심 정리
챗봇이 답하는 원리는 의외로 단순합니다. 거대 언어 모델이 다음 단어를 어떻게 예측하고, 파라미터·사전학습·트랜스포머·어텐션이 어떤 역할을 하는지 쉽게 풀어 설명합니다.
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LLM 바닥부터 만들기 #1 사전학습 — 토큰화·데이터로더·트랜스포머 정리
대형 언어 모델을 직접 만들어 보는 과정을 사전학습 중심으로 정리합니다. 학습 데이터 준비, 토큰화, 다음 단어 예측, 마스크 셀프 어텐션, 훈련과 결과 확인까지 핵심 흐름을 짚습니다.
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트랜스포머 구조 쉬운 설명: 워드 임베딩부터 어텐션·인코더·디코더까지
챗GPT의 기반인 트랜스포머를 워드 임베딩, 문맥 임베딩, 어텐션, 멀티헤드, 인코더·디코더 순서로 직관적으로 풀어 설명합니다. AI 입문자를 위한 정리입니다.
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트랜스포머 어텐션 원리, 3Blue1Brown이 시각적으로 설명한 LLM 내부 구조
챗봇을 떠받치는 트랜스포머가 단어를 벡터로 바꾸고 어텐션으로 문맥을 주고받는 과정을, 3Blue1Brown의 강연을 토대로 토큰·임베딩·쿼리·키·값까지 쉽게 정리했다.
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GPT 작동 원리 해설 - 토큰화·임베딩·어텐션·샘플링으로 본 LLM 내부
NDC 발표 'Inside GPT'를 정리했습니다. 대형 언어 모델이 텍스트를 토큰으로 바꾸고 임베딩과 어텐션으로 다음 토큰을 예측하며, 온도와 top-p 샘플링으로 무작위성을 더하는 과정을 GPT-2 예시로 풀어냅니다.
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트랜스포머 어텐션 원리와 한계: RNN과 비교로 쉽게 이해하기
트랜스포머가 문장 속 모든 단어 관계를 한 번에 계산하는 어텐션 방식으로 RNN을 넘어선 과정과, 이차 연산량·긴 문맥·추론 약점 같은 남은 한계를 쉽게 풀어 설명합니다.
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트랜스포머 쉽게 이해하기: 챗GPT를 움직이는 모델 구조와 어텐션의 원리
GPT가 어떻게 작동하는지, 인공신경망부터 토큰화·임베딩·셀프 어텐션·소프트맥스까지 챗GPT 뒤의 트랜스포머 구조를 비전공자도 이해할 수 있게 단계별로 정리했다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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LLM이란 무엇인가 — 거대 언어 모델 작동 원리와 학습 데이터의 4가지 축
거대 언어 모델(LLM)이 어떻게 작동하고 어떤 데이터로 학습되는지, 트랜스포머 구조부터 사전학습·파인튜닝, 토큰 규모, 데이터 수집·정제 절차까지 한 번에 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게: 토큰화·임베딩·어텐션으로 보는 ChatGPT
GPT가 다음 단어를 예측해 문장을 완성하는 과정을 토큰화, 벡터 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 소프트맥스까지 단계별로 풀어 설명한다.
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트랜스포머 신경망 구조 해설: 어텐션, 인코더·디코더, 병렬 처리의 원리
RNN과 LSTM의 한계에서 출발해 트랜스포머가 어떻게 병렬 처리와 어텐션으로 시퀀스 문제를 푸는지, 인코더·디코더와 멀티헤드 어텐션 구조를 단계별로 풀어 설명한다.
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워드 임베딩 완전 정리: word2vec·GloVe부터 트랜스포머 문맥 임베딩까지
단어를 벡터로 바꾸는 워드 임베딩의 원리와 활용, 빈도 기반과 예측 기반 방식, word2vec·GloVe, 그리고 트랜스포머의 문맥 임베딩까지 쉽게 정리했습니다.
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트랜스포머 아키텍처 완벽 정리 — 어텐션·인코더·디코더 작동 원리
2017년 ‘Attention Is All You Need’으로 등장한 트랜스포머를 번역 예시로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 포지셔널 인코딩, 멀티헤드 어텐션, 인코더·디코더 구조와 학습·추론 과정을 단계별로 정리했다.
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트랜스포머 신경망 원리: 어텐션 메커니즘과 인코더-디코더 구조 단계별 이해
'Attention is all you need'에서 시작된 트랜스포머의 작동 방식을 어텐션, 셀프 어텐션, 위치 인코딩, 인코더-디코더 흐름으로 단계별 정리한다.
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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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전문가 혼합 MoE 구조 완전 정리: 라우터·로드 밸런싱·DeepSeek V3까지
DeepSeek V3·Qwen 3 같은 최신 AI를 떠받치는 전문가 혼합(MoE) 구조를 트랜스포머 FFN부터 라우터, 로드 밸런싱, 학습 안정화까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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워드 임베딩 쉽게 이해하기: 원핫 인코딩부터 Word2Vec, 트랜스포머 임베딩까지
머신러닝이 텍스트를 다루려면 단어를 숫자로 바꿔야 한다. 단순 번호와 원핫 인코딩의 한계부터 의미를 담는 워드 임베딩, Word2Vec, 트랜스포머의 임베딩과 위치 인코딩까지 단계별로 정리했다.
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생성형 AI 작동 원리 완벽 정리: 도구와 모델, 토큰·트랜스포머, 프롬프트와 환각까지 입문 가이드
우리가 여는 도구와 실제 일하는 모델의 차이, 토큰·트랜스포머·어텐션, 컨텍스트 윈도우와 프롬프트, 그리고 AI 환각까지 — 생성형 AI가 답을 만드는 과정을 초보자 눈높이로 쉽게 풀어낸 입문 해설입니다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: 어텐션과 셀프어텐션, 쿼리·키·값 작동 원리까지 단계별 정리
구글의 2017년 논문 "Attention is All You Need"가 제시한 트랜스포머 구조를 인코더·디코더 블록, 어텐션 층, 쿼리·키·값과 위치 정보까지 단계별로 아주 쉽게 풀어 정리했습니다.
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LLM이란 무엇인가 거대언어모델 작동 원리와 활용 사례 정리
모든 글을 읽은 친구에 비유해 LLM이 언어를 이해·생성하는 방식을 설명하고, 토큰·임베딩·인코더·디코더로 이어지는 작동 원리와 번역·요약 등 활용을 정리했습니다.
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트랜스포머 모델이란: 어텐션·인코더·디코더로 이해하는 GPT의 작동 원리
GPT가 글을 쓰는 비결인 트랜스포머를 IBM이 쉽게 설명합니다. 인코더·디코더, 시퀀스 변환, 어텐션 메커니즘과 RNN과의 차이를 한국어로 정리했습니다.
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에이전트 AI 완전 가이드 2026: LLM·트랜스포머·RAG부터 모델과 에이전트 차이까지
AI 전문가 아이쉬와리아 스리니바산이 LLM의 토큰 예측 원리부터 트랜스포머와 어텐션, 컨텍스트 엔지니어링, RAG, 추론 모델, 그리고 모델과 에이전트의 결정적 차이까지 AI 에이전트의 작동 원리를 단계별 사다리로 풀어 설명한다.
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생성형 AI 입문 - 구글 클라우드가 설명하는 AI·ML·딥러닝·트랜스포머
구글 클라우드의 생성형 AI 입문 강의를 한국어로 정리했다. AI와 머신러닝의 차이, 지도·비지도 학습, 딥러닝, 생성형과 판별형 모델, 트랜스포머와 환각, 프롬프트와 모델 유형까지 기초를 짚는다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: 학습 데이터·트랜스포머·파인튜닝·RLHF
거대 언어 모델(LLM)이 방대한 텍스트로 어떻게 학습하고, 트랜스포머 구조와 파인튜닝·인간 피드백을 거쳐 답을 생성하는지 입문자 눈높이로 정리했다. LLM의 간략한 역사와 주요 기업·전망도 함께 다룬다.
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SwiGLU란? 최신 LLM이 GELU·ReLU 대신 쓰는 게이팅 활성화 함수 원리
팜(PaLM)과 라마(Llama) 같은 최신 LLM은 피드포워드 블록에서 GELU·ReLU 대신 SwiGLU를 쓴다. 게이트와 값 경로로 입력을 나눠 특징을 선택적으로 통과시키고, 너비를 8/3로 줄여 같은 연산량으로 더 낮은 손실을 얻는다. 원리와 구현, 함정을 정리했다.
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RMS Norm 정규화 쉽게 이해하기 — 레이어 정규화보다 빠른 트랜스포머 정규화
RMS Norm(루트 평균 제곱 정규화)은 레이어 정규화를 단순화한 기법으로 미스트랄·라마 같은 대형 언어 모델에 쓰인다. 평균과 분산 계산을 빼고 루트 평균 제곱만으로 조정해 연산을 크게 줄이는 원리와 레이어 정규화와의 차이를 정리했다.
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ELECTRA 사전학습 원리 정리: BERT보다 4배 효율적인 토큰 판별 방식의 비밀
ELECTRA는 마스킹된 토큰을 맞히는 대신 모든 토큰이 진짜인지 가짜인지 판별하게 해 BERT 대비 학습 연산을 약 4배 줄인다. 생성기와 판별기가 협력하는 구조, 효율 향상의 진짜 원인, 그리고 한계까지 정리했다.
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트랜스포머 어텐션 원리 완전 해설 – 쿼리·키·값으로 보는 LLM 핵심 구조
3Blue1Brown이 풀어낸 트랜스포머의 어텐션 메커니즘. 임베딩, 쿼리·키·값 행렬, 소프트맥스, 멀티헤드까지 LLM이 문맥을 이해하는 방식을 단계별로 정리했다.
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대규모 언어 모델 LLM 입문 — 트랜스포머·셀프 어텐션 원리와 학습 6단계
LLM은 어떻게 사람 같은 글을 만들어낼까. 트랜스포머와 셀프 어텐션 구조, 토큰화부터 반복 학습까지의 훈련 과정, NLP·챗봇·번역 등 활용 분야를 정리한다.
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KV 캐시(KV Cache) 완전 이해: LLM 추론을 빠르게 하는 어텐션 최적화 원리
LLM이 토큰을 하나씩 생성할 때 반복되는 키·값 계산을 저장해 재사용하는 KV 캐시의 작동 원리와, 계산량이 이차에서 선형으로 줄어드는 이유, 7~8배 속도 향상과 메모리 증가라는 트레이드오프를 설명한다.
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GPT 밑바닥부터 만들기: 카파시가 코드로 설명하는 트랜스포머·셀프어텐션 원리
안드레이 카파시가 작은 셰익스피어 데이터로 GPT를 처음부터 구현하며 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션, 멀티헤드, 잔차연결, 그리고 챗GPT의 사전학습·파인튜닝 단계까지 풀어낸다.
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RoPE 회전 위치 임베딩이란 — 트랜스포머가 단어 순서와 긴 문맥을 처리하는 원리
같은 단어를 섞으면 뜻이 달라지는데, 트랜스포머의 어텐션은 순서를 보지 못한다. 절대 위치 인코딩의 한계와, RoPE가 상대 위치를 회전으로 담아 라마·젬마 같은 모델의 긴 문맥을 떠받치는 원리를 차근차근 풀어봤다.
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플래시 어텐션(FlashAttention) 원리: 타일링과 온라인 소프트맥스로 어텐션 가속
트랜스포머의 셀프 어텐션이 왜 느리고 메모리를 많이 쓰는지, 그리고 타일링과 온라인 소프트맥스를 결합한 플래시 어텐션이 정확도를 그대로 지키면서 GPU 메모리 접근을 줄여 어떻게 속도를 끌어올리는지 쉽게 정리했다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리 — 이미지 패치와 트랜스포머로 분류하는 법, CNN과의 비교
비전 트랜스포머는 이미지를 작은 패치로 쪼개 트랜스포머 구조로 분류하는 모델입니다. CNN과의 차이, 데이터 규모의 중요성, 그리고 사전학습·파인튜닝·추론 과정을 일반 독자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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추측 디코딩으로 LLM 추론을 2~3배 가속하기 — 정확도 손실 없이 속도를 높이는 방법
거대 언어 모델은 토큰을 하나씩 만드느라 느리다. 작고 빠른 초안 모델과 크고 정확한 목표 모델을 함께 쓰는 추측 디코딩은 거부 샘플링으로 정확도를 그대로 유지하면서 추론 속도를 2~3배 끌어올린다.
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상태공간모델(SSM)과 Mamba란? 트랜스포머 메모리 병목을 푸는 새 구조
GPU 메모리 대역폭에 발목 잡힌 트랜스포머의 한계를, 필요한 것만 기억하는 상태공간모델(SSM)과 맘바가 어떻게 푸는지 IBM이 설명한다. S4부터 하이브리드 소형 모델까지 핵심을 정리한다.
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트랜스포머(Transformer) 구조 쉽게 이해하기: GPT·BERT를 움직이는 AI 신경망
GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델의 토대인 트랜스포머를, RNN의 한계부터 위치 인코딩·어텐션·셀프어텐션이라는 세 가지 핵심 아이디어까지 비전문가의 눈높이로 풀어 설명한다.
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생성형 AI 작동 원리: 언어 모델·트랜스포머·파라미터로 본 챗GPT 해설
에든버러대 미렐라 라파타 교수의 영국 왕립연구소 튜링 강연. 생성형 AI가 새 개념이 아닌 이유, 언어 모델과 트랜스포머의 원리, 그리고 편향·환각·에너지 같은 위험을 일반 독자 눈높이로 정리했다.
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LLM 작동 원리 쉽게 이해하기 — 토큰화·임베딩·트랜스포머 어텐션·경사하강법
다음 단어를 예측한다는 단순한 원리 뒤에 숨은 LLM의 복잡함을 토큰화·임베딩·신경망·트랜스포머 어텐션·경사하강법까지 단계별로 쉽게 풀어본다.
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LLM 완전정복 — 대규모 언어 모델의 원리·학습·활용 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델(LLM)이 무엇이고 어떻게 학습·작동하는지, 트랜스포머와 셀프 어텐션의 역할부터 번역·챗봇 등 실제 활용까지 핵심을 정리했습니다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 트랜스포머·프롬프트 디자인 쉽게 이해하기
구글 개발자 영상을 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지, 트랜스포머 구조와 '고급 자동완성' 원리, 제로샷·퓨샷과 프롬프트 디자인까지 비전문가도 알 수 있게 정리했습니다.
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LLM 총정리 — 토큰·임베딩·트랜스포머 원리와 학습·파인튜닝, 한계와 윤리
신경망의 일종인 LLM이 토큰화·임베딩·트랜스포머로 다음 단어를 예측하는 방식, 학습과 파인튜닝 과정, 트랜스포머 등장의 역사, 그리고 환각·편향 같은 한계와 윤리 쟁점을 입문자 눈높이로 정리했다.
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생성형 AI란 무엇인가 — 이미지 생성으로 보는 작동 원리 5분 입문
생성형 AI가 텍스트·이미지·음악·영상 같은 새 콘텐츠를 만들어내는 원리를 이미지 생성 사례로 정리한다. 데이터 학습, 트랜스포머, 토큰, 피드백, 강화학습까지 핵심을 짚는다.
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AI 역사 핵심 논문 10편 정리: 튜링·섀넌에서 트랜스포머·GPT-3까지의 컴퓨터과학
앨런 튜링의 튜링 머신과 클로드 섀넌의 비트에서 시작해 퍼셉트론, 역전파, 페이지랭크, 이미지넷, 트랜스포머, GPT-3까지 — 100년 컴퓨터과학 논문 10편으로 오늘날 AI가 어떻게 만들어졌는지 짚어본다.
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트랜스포머 신경망 쉽게 이해하기: ChatGPT 기반 원리와 셀프 어텐션
ChatGPT의 토대인 트랜스포머가 영어 문장을 스페인어로 번역하는 과정을 통해 워드 임베딩, 위치 인코딩, 셀프 어텐션, 인코더-디코더 어텐션을 한 단계씩 풀어 설명한다.
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거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리
GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.
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AI 용어 완벽 정리 — LLM·트랜스포머·토큰·RAG·파인튜닝 개념 쉽게 이해하기
신경망, LLM, 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 온도, 환각, 임베딩·벡터DB·RAG, 파인튜닝, RLHF, 에이전트 등 핵심 AI 용어를 메커니즘 중심으로 풀어 설명한다.
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LLM 텍스트 생성 원리: 토큰화·임베딩·트랜스포머·확률·샘플링 5단계 정리
LLM이 프롬프트를 받아 글자를 만들어 내는 과정을 토큰화, 임베딩, 트랜스포머(어텐션), 확률, 샘플링의 5단계로 풀어낸다. 환각과 온도, 컨텍스트 한계가 왜 생기는지까지 짚는다.
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AI 추론과 토큰의 일생 — 스탠퍼드 CS336 댄 푸 강연 정리
스탠퍼드 CS336 초청 강연에서 댄 푸가 언어모델 추론의 작동 방식, 프리필·디코드와 KV 캐시, 메가 커널과 루프 트랜스포머 PARSE 연구를 설명했다.
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LLM은 어떻게 만들어지나: 데이터·토큰화·학습·평가까지 5단계로 정리
GPT·Gemini·Claude 같은 대규모 언어모델을 만드는 5단계를 정리한다. 데이터 큐레이션과 토큰화부터 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습, 그리고 평가까지 핵심 과정과 비용·기술을 쉽게 설명한다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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대규모 언어 모델(LLM) 작동 원리: 다음 단어 예측과 트랜스포머 쉽게 이해하기
대규모 언어 모델은 입력된 문장 다음에 올 단어를 확률로 예측하는 거대한 함수입니다. 수천억 개의 매개변수, 사전 훈련과 인간 피드백 강화학습(RLHF), 트랜스포머와 어텐션까지 LLM의 핵심 작동 원리를 일반 독자 눈높이로 정리했습니다.
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