GPT와 라마 아키텍처 비교: 6년간 LLM에서 실제로 바뀐 것과 바뀌지 않은 것
GPT-1부터 라마 3.1까지 6년을 훑으면 아키텍처 변화는 정규화 방식과 활성함수, 위치 인코딩을 손질한 정도로 의외로 작다. 정작 비용과 시간이 가장 많이 몰린 곳은 사전학습 레시피라는 점을 정리했다.
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AI TOPIC
GPT 최신 뉴스와 핵심 해설
GPT 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 20편을 최신순으로 모았습니다.
OpenAI GPT-Live 데모 — 날씨·경기 일정·장소 추천을 대화 안에서 바로 보여주는 위젯
OpenAI가 공개한 짧은 GPT-Live 데모. 사용자가 날씨, 경기 일정, 관람 장소를 잇달아 묻자 대화 안에서 실시간 정보와 추천을 바로 꺼내 보여주는 흐름을 담았다.
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Fable 5 재배포·GPT 5.6·클로드 소넷 5까지, 이번 주 AI 뉴스 총정리
Matt Wolfe가 Fable 5 재배포와 안전장치 강화 논란, GPT 5.6·클로드 소넷 5·구글 나노 바나나 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한 번에 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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LLM 분류 미세조정 입문: 사전학습 GPT를 스팸 이메일 분류기로 바꾸는 실전 코딩 강의 6편
세바스찬 라슈카가 사전학습한 GPT 모델의 거대한 출력층을 두 개 노드로 교체하고 마지막 트랜스포머 블록만 학습시켜, 스팸과 정상 메시지를 가려내는 분류기로 미세조정하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명한다.
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GPT·Claude·Gemini 월드컵 예측 비교 — 정확도가 아니라 모델 설계 차이가 보였다
GPT 5.5·Claude Opus 4.8·Gemini 3.5 Flash에게 2026 월드컵을 예측시킨 실험. 누가 맞히느냐보다 각 모델이 어떻게 답하는지에서 설계 철학의 차이가 드러난다.
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GPT 5.6 출시 지연과 '맥락 전쟁' — 시리·클로드 태그·코덱스가 가리키는 AI 경쟁의 다음 무대
GPT 5.6가 정부 승인 파트너에게만 우선 공개된 가운데, 시리·클로드 태그·코덱스가 공통으로 향하는 'AI 맥락 전쟁'의 의미를 짚어본다.
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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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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 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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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 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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LLM 코딩 비교 실험: 같은 마리오카트 프롬프트로 본 Opus·GPT·Gemini·Grok 차이
Cursor에서 동일한 한 줄 프롬프트로 6개 최신 LLM에 마리오카트 게임을 만들게 한 비교 실험. 1차에선 대부분 실패했지만 재시도 후 클로드 Opus가 완성도 1위, GPT가 2위를 차지했다.
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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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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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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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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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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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GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법
안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.
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웨이페어 GPT 활용 사례: 4천만 상품 카탈로그 보강을 모델과 API로 자동화
가구·인테리어 커머스 웨이페어가 오픈AI 모델과 API로 4천만 개에 이르는 상품 카탈로그를 더 정확하고 완전하게 채우는 카탈로그 보강 작업을 자동화하고 있다. 사람이 수작업으로는 시도조차 어려운 일을 모델이 대신한다.
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