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LLM·트랜스포머

트랜스포머 내부부터 토크나이저, 학습·디코딩, 추론 모델까지 파고듭니다.

54편
LLM·트랜스포머
304편
학습 전체

RESULT / 54

LLM·트랜스포머2026.08.0513 MIN

추론 모델과 CoT 프롬프팅: 같은 사고, 다른 자리

"단계별로 생각해 봐"를 붙이는 것과 추론 모델을 쓰는 것은 무엇이 다른지, 둘을 겹치면 왜 손해가 나는지, 그리고 어느 쪽을 골라야 하는지를 비용·품질 기준으로 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.08.0511 MIN

추론 모델을 언제 쓸 것인가

정답 검증 가능성, 실패율, 지연 예산 세 가지로 추론 모델 도입을 판단하는 기준과, 추론 모델이 오히려 손해인 작업 유형, 그리고 트래픽을 등급으로 나눠 붙이는 실무 형태를 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.08.0511 MIN

추론 모델의 비용과 지연을 다루는 법

사고 토큰이 요청 단가와 지연을 어떻게 바꾸는지 식으로 정리하고, 침묵 구간·꼬리 지연·캐시 무효화처럼 추론 모델에서만 생기는 운영 문제와 그 대응책을 다룹니다.

LLM·트랜스포머2026.08.0511 MIN

추론 벤치마크 읽는 법

공개 추론 벤치마크 점수가 왜 시간이 지날수록 능력보다 노출량을 반영하게 되는지, 오염과 포화를 어떻게 알아채는지, 그리고 도입 판단에 쓸 자체 평가를 어떻게 세우는지 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.08.0513 MIN

추론 증류: 큰 모델의 사고를 작은 모델에 옮긴다

교사 모델의 사고 궤적을 모아 작은 모델을 학습시키는 방법과, 정답 필터가 왜 품질의 대부분을 결정하는지, 그리고 증류로 넘어가지 않는 능력이 무엇인지 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.07.2916 MIN

검증자 모델: 답을 고르는 눈을 따로 기른다

규칙 검증기, 결과 보상 모델(ORM), 과정 보상 모델(PRM), 자기 검증의 특성과 한계를 비교하고, 여러 후보 중 정답을 골라내는 검증 계층을 실무에서 어떻게 구성할지 코드와 함께 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.07.2914 MIN

사고 예산 제어: 얼마나 생각하게 할 것인가

사고 예산과 출력 상한의 관계, 난도에 따른 적응형 예산 배분, 예산 소진으로 답변이 잘리는 실패 모드와 그 방어책을 실무 코드와 운영 지표 중심으로 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.07.2914 MIN

추론 모델은 무엇이 다른가: 사고 토큰과 그 청구서

추론 모델이 일반 LLM과 구조적으로 어떻게 다른지, 사고 토큰이 정확도와 비용에 어떤 영향을 주는지, 그리고 어떤 작업에서만 그 대가가 회수되는지 실무 기준으로 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.07.2915 MIN

테스트 타임 컴퓨트: 추론 시점에 계산을 더 쓴다는 것

병렬 샘플링, 순차 수정, 트리 탐색으로 추론 시점 컴퓨트를 늘리는 방법과 각각의 비용·지연 특성, 그리고 수확 체감이 시작되는 지점을 실전 코드와 함께 정리합니다.

LLM·트랜스포머2026.05.129 MIN

한국 LLM 완전 해부: EXAONE, HyperCLOVA X, SOLAR

HyperCLOVA X, EXAONE, SOLAR 등 한국 LLM의 기술적 특징, 한국어 토크나이저의 효율성, 벤치마크 비교, API 사용법, 그리고 한국어 AI 서비스 구축 실전 가이드를 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1210 MIN

Gemini 패밀리 완전 해부: Google의 멀티모달 LLM 전략

Google Gemini 시리즈의 탄생 배경, Ultra·Pro·Flash·Nano 티어 구조, 1M 토큰 컨텍스트, 멀티모달 네이티브 설계, Gemini 2.0의 실시간 처리 능력, 그리고 Google AI Studio API 사용법을 한국어로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1211 MIN

GPT 패밀리 완전 해부: GPT-1부터 GPT-4o까지

OpenAI GPT 시리즈의 탄생 배경, GPT-1·2·3·3.5·4·4o의 핵심 변화, Transformer Decoder-only 아키텍처, RLHF 적용, 멀티모달 확장까지 한국어로 깊이 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1210 MIN

LLaMA 패밀리 완전 해부: 오픈소스 LLM 혁명

Meta LLaMA 시리즈의 탄생 배경, LLaMA 1·2·3 버전별 혁신, 오픈소스 생태계(Vicuna·Alpaca·Code Llama), 로컬 실행 방법(Ollama·llama.cpp), 그리고 상업 모델과의 실전 비교를 한국어로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1211 MIN

LLM 벤치마크 완전 해부: MMLU, HumanEval, LMSYS Chatbot Arena

MMLU·HumanEval·SWE-bench·LMSYS Chatbot Arena 등 주요 LLM 벤치마크의 측정 방법, 한계, 벤치마크 해킹 문제, 그리고 실무에서 모델을 올바르게 비교하는 방법을 한국어로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.129 MIN

Mistral 패밀리 완전 해부: 유럽 오픈소스 LLM의 반격

Mistral AI의 탄생 배경, Mistral 7B의 Sliding Window Attention, Mixtral 8x7B의 Sparse MoE 아키텍처, Mistral Large API, Codestral 코딩 모델, 그리고 La Plateforme 활용법을 한국어로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.129 MIN

Qwen과 DeepSeek: 중국 오픈소스 LLM의 도전

Alibaba의 Qwen 시리즈와 High-Flyer의 DeepSeek 시리즈의 탄생 배경, 기술적 혁신(MLA, MoE), DeepSeek-R1의 강화학습 추론, 그리고 미국 AI 업계에 미친 충격을 한국어로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.119 MIN

디코딩 방법: Greedy에서 Beam Search까지

LLM의 텍스트 생성 과정에서 핵심인 디코딩 방법들—Greedy Decoding, Beam Search, Diverse Beam Search, 그리고 자동회귀 생성의 원리—을 품질·속도·다양성 트레이드오프와 함께 실전 코드로 완전 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.119 MIN

샘플링 전략: LLM 출력 제어의 과학

Greedy Decoding부터 Contrastive Search까지 LLM 텍스트 생성의 핵심 샘플링 전략들을 원리·장단점·적합 태스크별로 체계적으로 비교하고, transformers 실전 코드와 함께 해설한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1110 MIN

스케일링 법칙: 더 크게, 더 많이, 더 강하게

Kaplan의 스케일링 법칙부터 DeepMind의 Chinchilla 법칙까지, LLM 성능을 결정하는 파라미터·데이터·컴퓨팅의 관계를 수식과 실제 사례로 깊이 이해한다.

LLM·트랜스포머2026.05.1111 MIN

창발적 능력: 규모에서 탄생하는 새로운 역량

LLM의 창발적 능력(Emergent Abilities)이란 무엇인지, Chain-of-Thought와 산술 능력 등 실제 사례와 함께 규모 임계값 현상을 분석하고, 창발 논쟁과 AI 안전 함의까지 다룬다.

LLM·트랜스포머2026.05.1112 MIN

컨텍스트 윈도우: LLM의 작업 기억

컨텍스트 윈도우의 개념과 토큰 제한의 의미, KV 캐시와 메모리 사용량, 긴 컨텍스트 처리 기법(Sliding Window, Sparse Attention, RoPE), 그리고 RAG vs 긴 컨텍스트의 실용적 판단 기준을 완전히 해설한다.

PALDYN / AI LAB

AI를 이해하고 배우는 데 필요한 개념, 수학, 논문과 실험을 연결해 기록합니다.

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