백엔드 개발자의 시선으로 풀어본 LLM 내부 동작 원리: 6단계로 쉽게 이해하기

간단 소개

LLM의 내부 동작 원리를 6단계로 나누어 설명하고, LLM을 효과적으로 활용하기 위한 팁을 제공합니다.

AI Summary

LLM 내부 동작 원리 6단계
- 토큰화: 프롬프트를 토큰 단위로 분리, 각 토큰에 고유 ID 할당.
- 임베딩: 토큰 ID를 의미를 담은 벡터로 변환.
- 위치 인코딩: 단어 순서 정보를 벡터에 추가.
- 트랜스포머 & 어텐션: 문맥 파악 및 단어 표현 정교화.
- 예측: 다음에 올 토큰 예측.
- 디코딩: 예측된 토큰을 반복적으로 디코딩하여 문장 완성.
LLM 활용 팁
- 구체적인 콘텍스트 제공, 예시를 통한 출력 유도, 명확한 역할 및 형식 지정.
- 복잡한 작업은 단계별 분해, 긍정문 사용, 결과에 대한 비판적 검토 및 피드백.
핵심 기술
- SentencePiece 토크나이저, Attention 메커니즘, Transformer 신경망 구조 등이 LLM의 핵심.
- BPE, ULM 등의 토크나이저 알고리즘과 Top-K, Top-P 샘플링 전략이 사용됨.