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Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5

3Blue1Brown · 2024년 4월 1일

GPT의 'T', 트랜스포머 안에서 데이터가 어떻게 흘러가는지 시각적으로 따라간다.

GPT라는 이름의 뜻에서 출발해, 문장이 토큰으로 쪼개지고 각 토큰이 벡터로 바뀌는 과정을 보여 준다. 벡터들이 어텐션 블록과 다층 퍼셉트론을 번갈아 지나며 문맥을 반영하게 되고, 마지막 벡터에서 다음 토큰의 확률 분포가 만들어지는 전체 흐름을 그림으로 설명한다. 어텐션의 세부 동작은 다음 편으로 넘긴다.

주요 내용 5가지
  • Generative · Pre-trained · Transformer 각 단어의 의미
  • 텍스트를 토큰으로 나누고 임베딩 벡터로 바꾸는 단계
  • 임베딩 공간에서 방향이 의미를 담는다는 예시
  • 마지막 벡터를 다음 단어 확률로 바꾸는 언임베딩과 소프트맥스
  • 온도(temperature)가 출력의 무작위성을 조절하는 방식

[1hr Talk] Intro to Large Language Models

Andrej Karpathy · 2023년 11월 23일

대규모 언어 모델이 무엇이고, 어디로 가고 있으며, 어떤 보안 문제가 있는지 한 시간에 정리한 강연.

안드레이 카파시가 일반 청중을 대상으로 한 강연을 다시 녹화한 영상이다. LLM을 '파라미터 파일 하나와 실행 코드 하나'로 설명하며 시작해, 인터넷 텍스트를 압축하듯 학습하는 사전 학습과 어시스턴트로 만드는 미세 조정을 구분한다. 후반부에는 도구 사용과 멀티모달 등 발전 방향을 'LLM 운영체제'라는 비유로 묶고, 탈옥·프롬프트 인젝션 같은 새로운 보안 위협을 소개한다.

주요 내용 6가지
  • LLM은 파라미터 파일과 이를 실행하는 짧은 코드로 이뤄진다
  • 사전 학습은 방대한 인터넷 텍스트를 손실 압축하는 것에 비유된다
  • 미세 조정으로 문서 생성기를 질문에 답하는 어시스턴트로 바꾼다
  • 브라우저·계산기·코드 실행 등 도구를 쓰는 방향으로 발전 중
  • LLM을 새로운 운영체제의 커널 프로세스로 보는 관점
  • 탈옥, 프롬프트 인젝션, 데이터 오염 등 보안 문제 사례