LLM

LLM 맥락 이해 과정 LLM 맥락 이해의 다층적 구조 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 자연어를 이해하고 맥락에 맞는 응답을 생성하는 능력은 텍스트 패턴을 인식하는 것을 넘어서 복잡하고 다층적인 구조이다. 이는 단일한 기술이나 단일한 단계로 이뤄지는 것이 아니라, 여러 계층의 기술이 유기적으로 결합되어 작동하는 시스템이다. LLM의 맥락 이해 과정...

LLM 임베딩 모델 시맨틱 인텔리전스의 새로운 시대 키워드를 넘어 개념으로 AI 기술의 발전은 텍스트 데이터를 처리하고 이해하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔다. 이 변화의 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)의 임베딩(Embedding) 기술이 자리 잡고 있다. 임베딩은 비정형적인 인간의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있는 고차원의 수치적 벡터(v...

대규모 언어 모델(LLM) 비교 분석 경쟁 환경 2025년 3분기 대규모 언어 모델(LLM) 시장은 자율적으로 복잡하고 다단계의 작업을 수행하는 모델의 능력을 중심으로 한 치열한 에이전트 경쟁으로 정의된다. 경쟁의 초점은 단순한 텍스트 생성을 넘어섰으며, 이는 OpenAI의 에이전트 출시, Anthropic의 에이전트 코딩에 대한 집중, 그리고 Deep...

대규모 언어 모델의 추론 메커니즘 LLM에서의 기계 추론의 기초 예측에서 숙고로: 패러다임의 전환 표준적인 LLM은 근본적으로 자기회귀(autoregressive) 모델로, 이전 토큰들을 기반으로 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하도록 훈련된다. 이 과정은 빠르고 직관적인 시스템 1 사고와 유사하다. 반면, 추론은 신중하고 다단계적인 과정이다. 추론 LL...

대규모 언어 모델을 위한 서브워드 토큰화 토큰화가 LLM의 역량을 좌우하는 이유 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 과정의 가장 첫 단계에는 토큰화(tokenization)라는 핵심적인 절차가 존재한다. 토큰화는 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 숫자 형식의 데이터, 즉 토큰(token)의 나열로 변환하는 ...

대규모 언어 모델(LLM)의 양자화 스케일링 시대의 효율성 확보 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 시대는 인공지능 분야에 전례 없는 발전을 가져왔다. 스케일링 법칙(Scaling Laws)에 따르면, 모델의 매개변수 수, 학습 데이터셋의 크기, 그리고 투입되는 컴퓨팅 예산을 늘릴수록 모델의 성능은 향상되고 추론과 같은 ...

검색 증강 생성(RAG) RAG 패러다임의 기초 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 본질적인 한계를 해결하기 위한 핵심 기술로 부상했다. 대규모 언어 모델의 핵심 한계 해결 LLM은 모델 가중치에 저장된 정적인 파라미터 지식(para...

LLM 데이터 파이프라인 구축 사전 훈련 코퍼스 대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 전적으로 훈련 데이터의 품질과 구성에 달려 있다. 현대적인 LLM 사전 훈련 데이터셋을 구성하는 요소에 대해 상위 수준의 원칙부터 시작하여, 대표적인 데이터셋의 상세 분석을 진행하겠다. LLM 데이터셋의 진화 LLM 훈련 데이터셋의 역사는 원시적인 대규모 데이터 수집...