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AI / LLM
AI와 LLM을 학습하고 구현한 과정을 기록합니다
Python 기반과 모델 구조부터 애플리케이션 프레임워크, fine-tuning, 추론, 도구 연동과 평가까지. 새로 공부하는 영역을 독립된 세부 주제로 확장해 기록합니다.
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PythonTransformerLangChainFine-tuningLLM Systems
분야 소개11개 주제 · 47개 글
Python 기반과 모델 구조부터 애플리케이션 프레임워크, fine-tuning, 추론, 도구 연동과 평가까지. 새로 공부하는 영역을 독립된 세부 주제로 확장해 기록합니다.
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Transformer · Paper Review
37Transformer를 제대로 이해하기 위한 Attention Is All You Need 읽기
Transformer를 외우는 글이 아니라 설명할 수 있게 이해하는 글. Attention, QKV, multi-head, encoder-decoder, mask, positional encoding을 원 논문 흐름대로 풀어 쓴다.
2026. 07. 23. · 33분 읽기ML Foundations · Study Note
38머신러닝과 딥러닝의 차이, EZ하게 설명
AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계부터 데이터, 라벨, 모델, 학습, 특징, 신경망까지 처음 보는 사람도 설명할 수 있게 풀어 쓴 입문 글.
2026. 07. 23. · 37분 읽기Mathematics for LLM · Study Note
39LLM 수학 00 — 논문을 읽기 위한 전체 지도
선형대수부터 확률, 미분, Transformer, 검색, fine-tuning과 MCP까지 무엇을 어느 깊이로 알아야 하는지 논문 속 질문을 기준으로 연결한다.
2026. 07. 21. · 12분 읽기Mathematics for LLM · Study Note
40LLM 수학 01 — 선형대수와 tensor shape
vector와 matrix의 연산을 embedding, attention, cosine similarity, SVD와 LoRA에 연결하고 모든 계산을 tensor shape로 검증한다.
2026. 07. 21. · 16분 읽기Mathematics for LLM · Study Note
LLM 수학 02 — 확률과 정보이론
조건부확률에서 softmax, negative log-likelihood, entropy, KL divergence와 decoding까지 LLM이 분포를 학습하고 token을 뽑는 계산을 잇는다.
2026. 07. 21. · 18분 읽기