확산 모델 원리 쉽게 정리: 지브리풍 이미지 생성은 노이즈를 더하고 지우며 학습한다
ChatGPT가 내 사진을 지브리풍 그림으로 바꾸는 배경에는 확산 모델이 있다. 원본에 노이즈를 1천 단계 이상 덧씌운 뒤 거꾸로 걷어내며 학습하는 원리와, 같은 사진에 같은 명령을 넣어도 결과가 매번 조금씩 달라지는 이유까지 정리했다.
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AI TOPIC
AI 원리 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 원리 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 7편을 최신순으로 모았습니다.
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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거대 언어 모델(LLM) 쉽게 이해하기: 챗GPT가 답을 만드는 방식과 한계
챗GPT 같은 AI가 어떻게 전문가처럼 답하는지 쉽게 설명한다. 인터넷의 방대한 텍스트로 학습한 거대 언어 모델이 단어 패턴과 맥락으로 다음 단어를 예측하는 원리, 그리고 편향·부정확성에 대한 주의를 담았다.
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대규모 언어모델 작동 원리 쉽게 보기: 토큰·임베딩·어텐션과 다음 단어 예측
챗봇 뒤의 대규모 언어모델이 문장을 토큰으로 쪼개 숫자로 바꾸고, 여러 층에서 병렬로 다음 단어를 예측하며, 어텐션으로 정보를 주고받는 기본 원리를 예시와 함께 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 vs 인간 사고: AI는 정말 생각하는가, 학습·기억·추론 6가지 차이
IBM 테크놀로지가 학습·정보처리·기억·추론·오류·체화 6가지 측면에서 대규모 언어모델(LLM)과 인간 두뇌를 비교한다. AI의 '생각'이 인간 사고와 근본적으로 어떻게 다른지 짚는다.
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AI 작동 원리 쉽게 이해하기 — 학습·정렬·매개변수까지
AI가 프롬프트를 숫자로 바꿔 다음 단어를 예측하는 방식부터 수조 개의 매개변수, 학습과 정렬 과정까지를 직선 회귀에 빗대 아주 쉬운 언어로 풀어낸다.
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