AI 요약관련 정보

• Svelte 경험이 풍부한 풀스택 엔지니어의 관점에서 LLM을 소개합니다. 🧑‍💻
• AI 과대광고 주기에서 AGI 정점은 아직 미도달, 생성형 AI는 최상위에 있으며, LLM에 대한 미디어 관심은 계속될 것입니다. 📈
• LLM은 마법이 아닌 텍스트 예측 모델이며, '무작위 추측'을 통해 높은 정확도로 진실을 맞추는 원리로 작동합니다. 🔮
• LLM은 입력 텍스트를 기반으로 다음 토큰을 예측하며, 본질적으로 '추측'을 통해 전체 텍스트를 생성합니다. 🎲
• LLM은 검색 대체(향상된 구글링), 코드 자동 완성, 에이전트 코딩 등 다양한 개발 작업에 활용됩니다. 🛠️
• 에이전트 모델은 외부 도구(bash 명령, 파일 I/O) 호출을 통한 다단계 상호작용으로 작동하며, 모든 과정은 텍스트 기반입니다. 🔗
• LLM 상호작용은 마법처럼 보이지만, 클라이언트가 해석하는 단순한 텍스트(JSON/XML) 명령을 통해 이루어집니다. 💬
• Svelte LLMs.txt는 Svelte 문서화를 LLM 친화적 텍스트로 제공하여 모델의 컨텍스트 이해도를 향상시킵니다. 📚
• 컨텍스트는 모델 성능에 결정적이며, Haystack 테스트로 평가되지만, 방해 요소에 취약합니다. 🧠
• '컨텍스트 로트'는 대화가 길어질수록 모델 성능 저하 및 혼란을 야기하며, 이전 정보와의 충돌 문제를 발생시킵니다. 📉
• Svelte와 LLM 성능은 React 대비 Svelte 관련 학습 데이터 부족으로 인해 저하되는 경향이 있습니다. 🐢