LLM을 기본 원리부터 이해하기 위한 가장 완벽한 가이드가 온라인에서 무료로 공개되었습니다
요약
LLM의 기본 원리부터 모델 메커니즘, 토크나이저, Transformer 구조까지 포괄적으로 다루는 완벽한 무료 가이드가 공개되었습니다. 또한 로컬 환경에서 모델을 구동하는 방법론(Quantization, VRAM 계산 등)과 실질적인 설정 경로까지 상세히 안내합니다.
핵심 포인트
- LLM의 핵심 원리부터 Transformer 구조를 깊이 있게 이해할 수 있습니다.
- RAG, Agents, Fine-tuning 등 최신 LLM 활용 기술을 다룹니다.
- 로컬 환경 구동 시 필요한 VRAM 계산 및 하드웨어 고려 사항을 제시합니다.
- Open-weight와 Open-source의 차이점과 실질적인 모델 선택 가이드가 포함됩니다.
LLM을 기본 원리(first principles)부터 이해하기 위한 가장 완벽한 가이드가 이제 온라인에서 무료로 읽을 수 있게 되었습니다.
이 가이드는 다음 내용을 다룹니다:
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모델 메커니즘 (model mechanics)
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Tokens / 토크나이저 (tokenizers)
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Transformers
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Attention
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KV cache
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Prefill vs decode
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Decoding controls
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Model packages
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Chat templates
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Long context
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RAG
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Agents / tools
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Fine-tuning
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Multimodal models
그리고 이를 로컬 환경에서 모델을 구동하는 것과 연결합니다:
- '로컬(local)'이 실제로 의미하는 바
- Open-weight vs opensource
- Quantization
- VRAM 계산 (VRAM math)
- 하드웨어 등급 (Hardware tiers)
- 파일 형식 / 로딩 안전성 (File formats / load safety)
- 런타임 / 서비스 모드 (Runtimes / serving modes)
- 모델 선택 (Model selection)
- 개인 정보 보호 (Privacy)
- 실패 모드 (Failure modes)
- 벤치마크 (Benchmarks)
- 실질적인 설정 경로 (Practical setup paths)
이 가이드를 읽어보시는 것을 추천하며, 지금 당장 할 수 없다면 나중에 볼 수 있도록 북마크 해두는 것이 좋습니다.
Opensource & Local AI FTW
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X 토픽: RAG의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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