LLM학습 — 가중치 80억 개는 누가 정했나, 산 내려가기의 직관
가중치 80억 개는 사람이 정하지 않는다. 데이터가 정한다. 학습이라는 산 내려가기를 직관으로 끝까지 따라가며, 왜 AI 학습이 도시 하나의 전기를 먹는지까지 도달하는 LLM 이론 집중코스 2편.
LLM이 어떻게 작동하는지 파헤쳐보자 — 가중치·벡터·토큰·임베딩의 정체
Ollama에서 시작해 LLM 본체까지 궁금해진 분들께. 가중치·벡터·토큰·임베딩의 정체를 직관으로 끝까지 파헤치는 LLM 이론 집중코스 1편.
Ollama·LM Studio ― 로컬에서 LLM 돌리는 기술 스택
📍 AI 공부 지도 — 29/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 29편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: P5. 오픈 3강 Llama·Qwen·DeepSeek 📚 이 글을 읽기 전에: 22편 + P1~P5 (특히 F7 파라미터·P2 API 호출·P3 오픈 vs 클라우드) 가 핵심. ·LM Studio ― 로컬에서 LLM 돌리는 기술 스택 “API를 호출하는 … Read more
Llama·Qwen·DeepSeek ― 오픈소스 3강의 기술 전략
📍 AI 공부 지도 — 28/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 28편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: P4. 클로즈드 4사 비교 · 다음 편: P6. Ollama·LM Studio 로컬 → 📚 이 글을 읽기 전에: 22편 + P1~P4를 읽으셨다면 OK. 특히 F7 파라미터·F2 Transformer가 핵심. Llama·· ― 오픈소스 3강의 기술 … Read more
GPT·Claude·Gemini·Grok ― 클로즈드 4사의 기술 전략 차이
📍 AI 공부 지도 — 27/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 27편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: P3. 오픈 vs 클라우드 LLM · 다음 편: P5. 오픈 3강 Llama·Qwen·DeepSeek → 📚 이 글을 읽기 전에: P 시리즈는 22편 시리즈와 P1(Claude family)을 읽으신 독자 가정. 특히 F1 LLM·F2 Transformer·B1 Agent … Read more
오픈소스 LLM vs 클라우드 LLM — 손익분기는 어디인가
📍 AI 공부 지도 — 26/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 26편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: P2. API로 LLM 호출 · 다음 편: P4. 클로즈드 4사 비교 → 📚 이 글을 읽기 전에: 22편 시리즈 + P1·P2를 읽으신 분을 가정합니다. 특히 F7 파라미터·F1 LLM이 토대입니다. 오픈소스 LLM vs … Read more
API로 LLM을 부른다는 게 기술적으로 무엇인가
📍 AI 공부 지도 — 25/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 25편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: P1. Claude 4.7 업그레이드 메커니즘 · 다음 편: P3. 오픈 vs 클라우드 LLM → 📚 이 글을 읽기 전에: 22편 시리즈 + P1(Claude family)을 읽으셨다면 OK. 특히 F1 LLM·B2 프롬프트 메커니즘·B1 Agent·M3 … Read more
Haiku·Sonnet·Opus의 기술적 차이와 4.7 업그레이드 메커니즘
📍 AI 공부 지도 — 24/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 24편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: M10. Meta-Harness 실무 · 다음 편: P2. API로 LLM 호출 → 📚 이 글을 읽기 전에: P 시리즈는 22편 시리즈를 이미 읽으신 독자를 가정합니다. 특히 F1 LLM·F2 Transformer·F6 학습·B2 프롬프트 메커니즘이 핵심. … Read more
파라미터가 몇 B라는 말이 갑자기 들리는 순간 — 모델 사이즈의 진짜 뜻
📍 AI 공부 지도 — 10/29편 이 글은 AI의 기초부터 Meta-Harness·응용 비교까지 순서대로 읽는 29편 시리즈의 10편입니다.📚 전체 지도 보기 ← 이전 편: F6. 학습이란 무엇인가 · 다음 편: B1. Agent란 무엇인가 → 이 글은 「AI 공부 지도 20부작」의 7편(F7) 입니다. 앞 편: F6 — 모델 학습 gradient descent 다음 편: P1 — AI 모델 … Read more
\”Claude 1M 토큰\”이 AI 기억력 향상이 아닌 이유
Claude 1M 토큰, Gemini 2M이라는 헤드라인이 \”AI 기억력 향상\”으로 들리지만 사실 context window·session memory·persistent memory는 완전히 다른 3가지다. Lost in the middle·compaction·Doc-to