GPT 모델 직접 구현: 레이어 정규화·GELU·숏컷 연결로 트랜스포머 블록 쌓기
GPT 구조를 코드로 조립하는 스터디 발표 정리. 설정 딕셔너리로 뼈대를 잡고 레이어 정규화, GELU, 피드포워드, 숏컷 연결을 붙여 트랜스포머 블록을 12번 쌓는 과정과 파라미터가 몰리는 지점을 짚는다.
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AI TOPIC
GPT 최신 뉴스와 핵심 해설
GPT 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 25편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 사전학습과 사후학습 기초 정리: BERT의 마스킹, T5의 텍스트투텍스트, GPT의 다음 토큰 예측
대학 LLM 강의가 사전학습과 사후학습의 큰 그림을 정리한다. 인코더·인코더디코더·디코더 세 계열이 무엇을 다르게 했고 왜 GPT의 다음 토큰 예측 방식만 남았는지, SFT는 사전학습과 정확히 어디서 갈리는지 짚었다.
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트랜스포머 구조 100초 정리: 셀프 어텐션과 인코더·디코더의 차이, 그리고 한계
GPT를 떠받치는 트랜스포머 구조를 100초로 압축한 설명. 문장 전체를 한꺼번에 보는 셀프 어텐션, 인코더와 디코더의 역할 분담, 트랜스포머라는 이름의 유래, 그리고 이 구조가 아직 넘지 못한 한계까지 짚었다.
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GPT 모델 직접 구현하기 — 레이어 정규화·GELU·잔차 연결·트랜스포머 블록 완전 정리
세바스찬 라시카가 'LLM을 밑바닥부터 만들기' 4장에서 GPT 아키텍처를 코드로 직접 조립한다. 레이어 정규화와 GELU 활성화, 잔차 연결, 트랜스포머 블록에 이어 1억 2400만 파라미터라는 숫자의 정체와 텍스트 생성 과정까지 짚는다.
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LLM 역사 정리: 성냥갑 강화학습부터 퍼셉트론과 이미지넷을 지나 GPT까지, 패턴 예측이 지능이 된 과정
성냥갑과 구슬로 만든 1960년대 학습 기계부터 퍼셉트론과 이미지넷, 그리고 GPT와 챗GPT까지. 패턴을 예측하는 단순한 능력 하나가 어떻게 오늘날의 인공지능으로 이어졌는지, 자연이 발명한 세 층의 학습을 따라 한 편의 흐름으로 정리했습니다.
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GPT와 라마 아키텍처 비교: 6년간 LLM에서 실제로 바뀐 것과 바뀌지 않은 것
GPT-1부터 라마 3.1까지 6년을 훑으면 아키텍처 변화는 정규화 방식과 활성함수, 위치 인코딩을 손질한 정도로 의외로 작다. 정작 비용과 시간이 가장 많이 몰린 곳은 사전학습 레시피라는 점을 정리했다.
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OpenAI GPT-Live 데모 — 날씨·경기 일정·장소 추천을 대화 안에서 바로 보여주는 위젯
OpenAI가 공개한 짧은 GPT-Live 데모. 사용자가 날씨, 경기 일정, 관람 장소를 잇달아 묻자 대화 안에서 실시간 정보와 추천을 바로 꺼내 보여주는 흐름을 담았다.
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Fable 5 재배포·GPT 5.6·클로드 소넷 5까지, 이번 주 AI 뉴스 총정리
Matt Wolfe가 Fable 5 재배포와 안전장치 강화 논란, GPT 5.6·클로드 소넷 5·구글 나노 바나나 등 한 주간 쏟아진 AI 소식을 한 번에 정리했다.
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LLM 뜻과 작동 원리 완전정복: 언어·모델·GPT·트랜스포머까지 한 번에 이해하기
LLM을 '강화된 자동완성'으로 풀어낸 초보자 강의를 정리했다. 언어·모델·파라미터·데이터셋·컴퓨트의 개념부터 GPT와 트랜스포머의 어텐션 메커니즘까지, 대규모 언어모델을 마법이 아닌 원리로 하나씩 쉽게 설명한다.
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LLM 분류 미세조정 입문: 사전학습 GPT를 스팸 이메일 분류기로 바꾸는 실전 코딩 강의 6편
세바스찬 라슈카가 사전학습한 GPT 모델의 거대한 출력층을 두 개 노드로 교체하고 마지막 트랜스포머 블록만 학습시켜, 스팸과 정상 메시지를 가려내는 분류기로 미세조정하는 과정을 코드와 함께 단계별로 설명한다.
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GPT·Claude·Gemini 월드컵 예측 비교 — 정확도가 아니라 모델 설계 차이가 보였다
GPT 5.5·Claude Opus 4.8·Gemini 3.5 Flash에게 2026 월드컵을 예측시킨 실험. 누가 맞히느냐보다 각 모델이 어떻게 답하는지에서 설계 철학의 차이가 드러난다.
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GPT 5.6 출시 지연과 '맥락 전쟁' — 시리·클로드 태그·코덱스가 가리키는 AI 경쟁의 다음 무대
GPT 5.6가 정부 승인 파트너에게만 우선 공개된 가운데, 시리·클로드 태그·코덱스가 공통으로 향하는 'AI 맥락 전쟁'의 의미를 짚어본다.
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트랜스포머 GPT 구조 쉽게 이해하기: 토큰 임베딩·어텐션·QKV 완전 정리
공이 떨어지는 갈튼 보드 비유로 GPT의 내부를 단계별로 풀어낸다. 토큰 임베딩, 어텐션의 Q·K·V, 멀티헤드, 위치 임베딩, 잔차 연결까지 트랜스포머의 뼈대를 정리했다.
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대규모 언어 모델(LLM) 원리: 다음 단어 예측·인과적 어텐션·디코딩·BPE 토큰화
MIT 강의로 보는 LLM의 작동 원리. 다음 단어 예측 학습, 미래를 못 보게 막는 인과적 어텐션, 그리디·탑K·탑P·온도 같은 디코딩 전략, 그리고 바이트 페어 인코딩(BPE) 토큰화를 차근차근 설명한다.
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트랜스포머 구조 쉬운 설명: 워드 임베딩부터 어텐션·인코더·디코더까지
챗GPT의 기반인 트랜스포머를 워드 임베딩, 문맥 임베딩, 어텐션, 멀티헤드, 인코더·디코더 순서로 직관적으로 풀어 설명합니다. AI 입문자를 위한 정리입니다.
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GPT 작동 원리 해설 - 토큰화·임베딩·어텐션·샘플링으로 본 LLM 내부
NDC 발표 'Inside GPT'를 정리했습니다. 대형 언어 모델이 텍스트를 토큰으로 바꾸고 임베딩과 어텐션으로 다음 토큰을 예측하며, 온도와 top-p 샘플링으로 무작위성을 더하는 과정을 GPT-2 예시로 풀어냅니다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기 — AI·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT 같은 대규모 언어 모델의 토대인 디코더 전용 트랜스포머를 토큰화·임베딩·어텐션·학습까지 단계별로 풀어 설명한다. AI가 다음 단어를 예측해 글을 생성하는 원리를 직관적으로 정리했다.
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LLM 코딩 비교 실험: 같은 마리오카트 프롬프트로 본 Opus·GPT·Gemini·Grok 차이
Cursor에서 동일한 한 줄 프롬프트로 6개 최신 LLM에 마리오카트 게임을 만들게 한 비교 실험. 1차에선 대부분 실패했지만 재시도 후 클로드 Opus가 완성도 1위, GPT가 2위를 차지했다.
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트랜스포머 모델이란: 어텐션·인코더·디코더로 이해하는 GPT의 작동 원리
GPT가 글을 쓰는 비결인 트랜스포머를 IBM이 쉽게 설명합니다. 인코더·디코더, 시퀀스 변환, 어텐션 메커니즘과 RNN과의 차이를 한국어로 정리했습니다.
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GPT 밑바닥부터 만들기: 카파시가 코드로 설명하는 트랜스포머·셀프어텐션 원리
안드레이 카파시가 작은 셰익스피어 데이터로 GPT를 처음부터 구현하며 트랜스포머의 핵심인 셀프 어텐션, 멀티헤드, 잔차연결, 그리고 챗GPT의 사전학습·파인튜닝 단계까지 풀어낸다.
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트랜스포머(Transformer) 구조 쉽게 이해하기: GPT·BERT를 움직이는 AI 신경망
GPT와 BERT 같은 최신 AI 모델의 토대인 트랜스포머를, RNN의 한계부터 위치 인코딩·어텐션·셀프어텐션이라는 세 가지 핵심 아이디어까지 비전문가의 눈높이로 풀어 설명한다.
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거대 언어 모델(LLM) 작동 원리: 데이터, 트랜스포머, 학습 한눈에 정리
GPT 같은 거대 언어 모델이 무엇이고 어떻게 사람처럼 글을 쓰는지, 데이터와 트랜스포머 아키텍처, 학습 과정을 IBM 영상 내용을 바탕으로 쉽게 설명합니다.
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트랜스포머 구조 쉽게 이해하기: GPT·LLM이 다음 단어를 예측하는 원리
GPT의 T가 가리키는 트랜스포머는 무엇일까. 토큰·임베딩·어텐션·소프트맥스로 이어지는 흐름을 따라가며 LLM이 다음 단어를 예측하는 원리를 시각적으로 풀어낸다.
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GPT 토크나이저와 BPE 토큰화 완전 해설 — LLM이 글자를 다루는 방법
안드레이 카파시가 GPT 토크나이저를 바닥부터 구현하며 바이트 페어 인코딩(BPE)과 UTF-8, 어휘 크기 절충, 비영어·코드 처리 문제까지 토큰화의 원리를 설명한다.
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웨이페어 GPT 활용 사례: 4천만 상품 카탈로그 보강을 모델과 API로 자동화
가구·인테리어 커머스 웨이페어가 오픈AI 모델과 API로 4천만 개에 이르는 상품 카탈로그를 더 정확하고 완전하게 채우는 카탈로그 보강 작업을 자동화하고 있다. 사람이 수작업으로는 시도조차 어려운 일을 모델이 대신한다.
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