Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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ChatGPT와 같은 LLM에 대한 심층 분석
이 영상은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리부터 최신 활용 방법까지 포괄적으로 다루는 심층 분석입니다. 강사는 LLM 개발의 전체 학습 스택, 즉 사전 학습 데이터 처리, 토큰화 과정, 신경망 내부 구조, 추론 과정을 상세히 설명합니다. 또한, GPT-2와 Llama 3.1 같은 실제 모델 사례를 통해 파인튜닝(SFT)부터 강화 학습(RLHF)에 이르는 전 과정을 깊이 있게 다루며, LLM의 한계점과 미래 발전 방향까지 제시합니다.
5월 5일11
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신경망과 역전파에 대한 글로 된 소개: 미크로그래드 구축
이 기술 기사는 '미크로그래드(micrograd)'라는 프레임워크를 사용하여 신경망과 역전파(backpropagation)의 작동 원리를 매우 상세하고 단계적으로 설명합니다. 시청자는 기본적인 Python 지식만으로도 복잡한 딥러닝 개념을 이해할 수 있도록, 단순 함수부터 시작하여 다변수 함수의 미분 및 연쇄 법칙 적용 과정을 직접 구현해봅니다. 궁극적으로는 이 원리들을 활용하여 완전한 멀티레이어 퍼셉트론(MLP)을 구축하고 경사 하강법을 통해 신경망을 훈련하는 전 과정을 수동으로 따라 해보는 것을 목표로 합니다.
5월 5일9
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언어 모델링의 글자별 소개: makemore 구축
이 비디오는 Andrej Karpathy가 PyTorch를 사용하여 bigram 문자 수준 언어 모델(makemore)을 구축하는 과정을 소개합니다. 학습자는 torch.Tensor의 세부 사항과 신경망 평가 프레임워크 전반에 걸쳐 깊이 있는 이해를 얻게 됩니다. 이 프로젝트는 단순한 통계적 접근 방식부터 시작하여, 나중에 GPT와 같은 복잡한 Transformer 모델로 확장할 수 있는 견고한 기초를 제공합니다.
5월 5일8
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GPT 토크나이저 (Tokenizer) 구축하기
이 기술 기사는 대형 언어 모델(LLM)의 핵심 구성 요소인 토크나이저를 처음부터 구축하는 과정을 다룹니다. 토크나이저는 문자열을 토큰으로 인코딩하고, 토큰을 다시 문자열로 디코딩하는 역할을 수행하며, LLM 파이프라인에서 독립적인 단계임을 강조합니다. 강연에서는 Byte Pair Encoding (BPE) 알고리즘의 작동 원리를 상세히 설명하고, 실제 GPT-2 및 GPT-4에 사용된 `tiktoken` 라이브러리의 구현 방식과 차이점을 분석하여 토크나이저 구축 방법을 실습합니다.
5월 5일13
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Building makemore Part 4: Backpropagation Ninja가 되는 법
이 영상은 Andrej Karpathy의 'makemore' 시리즈 중 네 번째 파트로, PyTorch의 `loss.backward()` 같은 자동 미분 기능을 사용하지 않고 수동으로 역전파(backpropagation) 과정을 구현하는 방법을 다룹니다. 참가자들은 2-layer MLP 구조에 크로스 엔트로피 손실, tanh 활성화 함수, 배치 정규화(BatchNorm), 임베딩 테이블 등을 포함하여 전체 계산 그래프를 따라 기울기(gradients)가 어떻게 역방향으로 흐르는지 직접 경험하게 됩니다. 이 과정을 통해 참가자들은 신경망 최적화 원리에 대한 깊은 직관과 실질적인 이해도를 쌓을 수 있습니다.
5월 5일9
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Building makemore Part 5: WaveNet 구현
이 기술 기사는 DeepMind의 WaveNet(2016)과 유사한 컨볼루션 신경망 아키텍처를 구축하는 과정을 다룹니다. 이전 단계에서 배운 MLP 구조를 확장하여 깊은 CNN을 구현하며, 특히 PyTorch의 `torch.nn` 모듈 사용법과 딥러닝 개발 전반의 프로세스(문서 이해, 텐서 추적 등)를 심도 있게 학습합니다. 최종적으로 WaveNet 아키텍처를 구현하고 훈련하는 과정을 통해 실제 연구 수준의 모델 구축 경험을 제공합니다.
5월 5일10
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GPT-2 (124M) 재현하기
이 영상은 GPT-2 (124M) 모델을 처음부터 재현하는 전 과정을 다루며, 네트워크 구축부터 훈련 실행까지 상세히 보여줍니다. 시청자는 OpenAI의 논문과 하이퍼파라미터를 따라가며 실제 훈련 환경을 설정하고 결과를 확인합니다. 이 과정은 nanoGPT 저장소 구축 및 학습에 대한 깊이 있는 이해를 제공하며, LLM 개발의 핵심 원리를 실습하는 데 매우 유용합니다.
5월 5일12
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makemore 구축하기 Part 2: MLP
이 기술 기사는 Andrej Karpathy의 'makemore 구축하기 Part 2: MLP' 비디오를 기반으로 하며, 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하여 문자 단위 언어 모델을 구현하는 과정을 다룹니다. 이 과정에서 모델 학습, 학습률 최적화, 하이퍼파라미터 설정, 평가 지표 이해, 그리고 과소/과적합 방지 등 머신러닝의 핵심적인 기본 개념들을 심도 있게 소개합니다. 참가자들은 실제 데이터셋 구축부터 임베딩 레이어, 은닉층 및 출력층 구현에 이르기까지 전체 네트워크를 직접 코드로 작성하며 이론을 실습으로 연결하는 경험을 하게 됩니다.
5월 2일12
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나는 대형언어모델(LLM)을 어떻게 사용하는가
본 영상은 Andrej Karpathy가 대형 언어 모델(LLM)의 급변하는 생태계를 사례 중심으로 실용적으로 안내하는 가이드입니다. ChatGPT와 같은 주요 플랫폼을 활용하여 LLM이 일상생활과 전문 작업에 어떻게 통합되는지 다양한 기능을 보여줍니다. 인터넷 검색, 파일 업로드 및 문서 분석, Python 인터프리터 사용, 그리고 이미지/오디오/비디오 입력 및 출력 등 최신 멀티모달 기능들을 깊이 있게 다루며, 사용자들에게 LLM을 효과적으로 활용하는 방법을 제시합니다.
5월 2일13
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Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.
이 강의는 'Attention is All You Need' 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3 아키텍처를 기반으로 Generative Pretrained Transformer (GPT) 모델을 처음부터 코드로 구현하는 과정을 다룹니다. ChatGPT와 같은 최신 LLM의 작동 원리를 깊이 있게 이해할 수 있도록, 오토회귀 언어 모델링 프레임워크, 텐서 기초, PyTorch nn 사용법 등을 단계적으로 학습합니다. 강사는 학생들이 충분한 배경 지식을 갖추도록 이전 강의(makemore 등) 시청을 권장하며, 실습 환경과 관련 자료를 풍부하게 제공하고 있습니다.
5월 2일14
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[1 시간 강연] 대형 언어 모델 소개
본 강연은 ChatGPT, Claude 등 현재 사용되는 AI 시스템의 핵심 기술인 대형 언어 모델(LLM)에 대해 일반 대중을 대상으로 1시간 동안 소개하는 내용입니다. LLM이 무엇인지, 이 기술이 어디로 발전하고 있는지, 기존 운영체제와의 비교를 통해 새로운 컴퓨팅 패러다임으로서의 의미를 설명합니다. 또한, 이러한 급변하는 분야와 관련된 보안 과제에 대해서도 다루고 있습니다.
4월 27일8
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안드레이 카파티, 스팀펑크 뇌 AI 예술 선보여
안드레이 카파티가 Stable Diffusion을 이용해 '스팀펑크 뇌' 영상을 제작했습니다. 무작위 노이즈 벡터를 구면적으로 보간하며 8 시간 동안 A100 GPU로 렌더링한 결과입니다. AI 예술의 새로운 가능성과 기술적 접근법을 보여줍니다.
4월 27일8