LLM 작동 원리 개념도

5개 주제 그룹으로 모델의 생애주기를 살펴보세요

이 예시는 LLM 작동 원리를 학습, 아키텍처, 추론, 한계, 활용 사례로 구성합니다. 각 가지에는 네 개의 간단한 노트가 들어 있습니다. 학습에서는 다음 토큰 예측, 미세 조정, RLHF를 다루고, 아키텍처에서는 트랜스포머, 토큰, 컨텍스트 창, 파라미터를 설명합니다.

추론에서는 프롬프트 토큰화부터 순방향 전파, 샘플링, 토큰 생성까지의 과정을 살펴봅니다. 나머지 가지에서는 코드 검토, 요약, 번역, 글쓰기와 같은 활용 사례와 한계를 예시로 제시합니다. 다만 특정 모델을 비교하기에는 이러한 짧은 레이블만으로 충분한 세부 정보를 제공하기 어렵습니다.

토큰 크기, 메모리, 학습 규모, 추론 능력에 관한 내용은 학습을 위한 단순화된 노트로 보고, 설명하려는 모델과 대조해 확인하세요. 더 정확한 버전을 요청할 때는 모델 이름, 참고 자료, 대상 독자의 수준을 함께 알려주면 좋습니다.