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LLM은 어떻게 배우고, 어떻게 대답하는가? - 학습,추론 원리
양실장의 바이브코딩대학 LLM은 어떻게 배우고, 어떻게 대답하는가? ― Training과 Inference를 하나의 흐름으로 이해하기 LLM을 처음 공부하면 Tokenizer, Embedding, Attention, Transformer, Loss, Gradient, Logits, Softmax, KV Cache 같은 수많은 용어가 등장한다. 처음에는 각각 별개의 기술처럼 보인다. 하지만 이 개념들은 하나의 처리 흐름 안에서 서로 연결되어 있다. 가장 먼저 다음 두 문장을 기억하면 된다. Training은 모델의 파라미터를 데이터에 맞게 조정하는 과정이고, Inference는 조정이 끝난 파라미터를 사용해 출력을 계산하는 과정이다. 자동차에 비유하면 다음과 같다. text ┌──────────────────────────────────────┐ │ Training │ │ 자동차를 설계하고 만들고 튜닝하는 과정 │
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AI 시대에 더 중요해진 감각, TPO
AI 시대에 더 중요해진 감각, TPO TPO는 Time(시간), Place(장소), Occasion(상황·목적)의 약자입니다. 원래는 옷차림을 말할 때 자주 쓰였습니다. 결혼식에는 단정하게, 운동할 때는 편하게, 중요한 발표 날에는 신뢰감 있게 입는 것처럼요. 그런데 TPO는 이제 옷에만 적용되는 말이 아닙니다. 우리가 하는 말, 보내는 메시지, SNS에 올리는 글, AI에게 질문하는 방식까지 모두 TPO가 있습니다. 예를 들어 친구에게는 “괜찮아? 힘들었겠다”라는 말이 따뜻한 위로가 됩니다. 하지만 회사의 중요한 업무 채팅방에서 같은 말만 하면, 상대는 답답함을 느낄 수 있습니다. 그곳에서는 “확인했습니다. 오늘 3시까지 수정안을 공유하겠습니다” 처럼 정확한 말이 더 큰 배려가 됩니다. 말은 같아도 시간과 장소, 상황이 달라지면 의미가 달라집니다. 센스 있는 사람은 말을 화려하게 하는 사람이 아니라, 지금 이 순간에 필요한 말을 고를 줄 아는 사람입니다. AI를 사용할 때도
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AI Agent를 배워야 할까, 아니면 그다음을 준비해야 할까?
AI Agent를 배워야 할까, 아니면 그다음을 준비해야 할까 요즘 개발자들에게 가장 많이 들리는 말 중 하나가 있다. “이제는 AI Agent를 알아야 한다.” 불과 얼마 전까지만 해도 코딩을 배우라고 했다. 그다음에는 프롬프트 엔지니어링이 중요하다고 했다. 그리고 지금은 LLM을 연결하고, Tool을 붙이고, MCP와 RAG를 구성하고, 여러 Agent를 조합해 업무를 자동화하는 능력이 새로운 경쟁력으로 이야기된다. 그런데 미국 루이빌대학교의 AI Safety 연구자인 로만 얌폴스키(Roman Yampolskiy) 교수는 조금 다른 질문을 던진다. “그 AI Agent를 만드는 일조차 AI가 더 잘하게 된다면 어떻게 될까?” 그의 전망을 빌리면, 지금 우리가 새로운 전문 영역이라고 생각하는 AI Agent 설계 역시 1~2년 안에 상당 부분 자동화될 가능성이 있다. 이 말은 AI Agent라는 기술이 2년 뒤 사라진다는 뜻이 아니다. 오히려 반대다. AI Agent가 너무
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중년개발자
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알렉산더 왕이 본 것은 'AI'가 아니라 'AI의 밥'이었다 - 데이터 라벨링
Scale AI의 성공은 “AI 모델을 만든 회사”라기보다, AI가 배우기 위해 필요한 ‘교과서’를 대규모로 만들어 준 회사라는 점에서 봐야 합니다. 그리고 Alexandr Wang이 대단한 이유도 바로 여기에 있습니다. 그는 19세에 이 문제를 발견하고, 당시에는 사람들이 별로 중요하게 생각하지 않던 데이터 라벨링을 거대한 산업으로 만들었습니다. Scale AI는 2016년 설립됐고, Wang은 2025년 CEO에서 물러나 Meta의 AI 조직으로 이동했습니다. ([포브스][1]) 알렉산더 왕이 본 것은 'AI'가 아니라 'AI의 밥'이었다 당시 AI 스타트업을 보면 대부분 이런 생각이었습니다. “더 좋은 알고리즘을 만들자.” “더 큰 GPU를 사용하자.” “더 좋은 신경망을 만들자.” 그런데 Wang은 조금 다른 질문을 했습니다. “그 AI에게 무엇을 가르칠 것인가?” 이게 핵심입니다. 예를 들어 자율주행차 AI에게 사진 한 장을 보여준다고 해보겠습니다. text 🚗 도로
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중년개발자
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라스트 마일(Last Mile)
인생의 라스트 마일 해운, 물류에서 라스트 마일(Last Mile)은 물건이 목적지에 도착하기 직전, 마지막으로 건너야 하는 길을 말한다. 그런데 가만히 생각해보면 사람의 인생에도 라스트 마일이 있는 것 같다. 사형수에게 마지막 길, 라스트 마일 은 생의 끝으로 향하는 길이지만, 우리에게도 언젠가는 누구도 대신 걸어줄 수 없는 마지막 길이 찾아온다. 그래서 라스트 마일을 생각한다는 것은 죽음을 생각하자는 이야기가 아니다. 오히려 지금까지 내가 걸어온 길을 한 번 돌아보자는 뜻이다. 조금 더 천천히 걸었어도 괜찮았던 것은 아니었는지, 미안하다는 말을 너무 오래 미루지는 않았는지, 사랑한다고 말할 사람에게 괜한 자존심을 세우며 살아온 것은 아닌지. 돌이켜보면 인생은 얼마나 멀리 갔느냐보다 누구와 함께 걸었고, 그 사람에게 어떤 사람으로 남았느냐가 더 오래 기억되는 것 같다. 우리는 매일 목적지를 향해 서둘러 간다. 돈을 벌고, 성공을 좇고, 무언가를 이루기 위해 자꾸만 다음을
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중년개발자
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친구를 만나고 돌아와서 - 친구를 찾다.
영어의 Friend — 친구는 원래 '사랑하는 사람'이었다 영어 friend는 고대 영어 freond에서 왔고, 더 거슬러 올라가면 “사랑하다”라는 의미의 인도유럽어 어근 pri-와 연결됩니다. 즉 아주 오래된 언어적 층위에서 보면 friend는 '나와 친한 사람'보다 먼저 '내가 마음을 두고 사랑하는 사람'에 가까웠습니다. ([Etymology Dictionary][2]) 그러니까 친구의 출발점은 어쩌면 나를 좋아해 주는 사람 보다 내가 그 사람의 존재 자체를 귀하게 여기는 사람 에 가까운 것입니다. 그리스의 Philia — 친구는 '서로 잘되기를 바라는 관계' 아리스토텔레스가 사용한 philia(φιλία)는 오늘날 영어의 friendship보다 훨씬 넓었습니다. 친구뿐 아니라 가족, 동료, 공동체 구성원까지 포함할 수 있는 개념이었습니다. 그리고 아리스토텔레스가 가장 높은 형태의 우정에서 중요하게 본 것은 상대방에게서 무엇을 얻기 위해서가 아니라, 그 사람 자체를 위해
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중년개발자
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심연을 바라보되, 괴물이 되지 않는다는 것 - 니체
심연을 바라보되, 괴물이 되지 않는다는 것 니체는 『선악의 저편』에서 이런 말을 남겼다. “괴물과 싸우는 사람은 그 과정에서 자신도 괴물이 되지 않도록 조심해야 한다. 그리고 네가 오랫동안 심연을 바라본다면, 심연 또한 너를 바라본다.” 이 말은 단순히 어두운 것을 오래 바라보면 어두워진다는 뜻이 아니다. 처음에는 내가 심연을 바라본다. 세상의 부조리를 바라보고, 누군가의 악의와 거짓을 바라보고, 나에게 상처를 준 사람을 바라본다. 나는 관찰자이고, 상대가 문제라고 생각한다. 나 → 심연 그런데 문제는 그것을 너무 오래 바라볼 때 시작된다. 처음에는 상대의 행동을 이해하려고 했지만, 어느 순간부터 상대의 방식으로 세상을 판단하기 시작한다. “저 사람은 나쁜 사람이야.” “사람은 원래 믿을 수 없어.” “나도 똑같이 해줘야 해.” “당한 만큼 돌려줘야 해.” 그러면서 어느 순간 내가 싸우던 대상의 논리를 나도 사용하기 시작한다. 그때 니체는 말한다. “심연 또한 너를 바라본다.”
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천천히 걷는 사람, 폴 살로펙
한국에도 그와 같은 길을 걷는 사람이 있다. 유튜브 좡발짱 채널의 대단함을 넘어 경이롭고 인간의 한계는 어디인지 한 번 더 놀란다. 좡잘짱 좡잘짱-라이브 그를 통해 알게 된 폴 살로펙을 소개해 봅니다. 천천히 걷는 사람, 폴 살로펙 폴 살로펙은 세상을 빨리 지나가는 대신, 천천히 걷기로 한 사람이다. 1962년 미국에서 태어난 그는 기자가 되어 세계 곳곳의 전쟁과 분쟁, 가난과 환경 문제를 취재했다. 두 차례 퓰리처상을 받으며 이미 성공한 기자였지만, 어느 순간 비행기를 타고 사건 현장에 도착해 짧게 취재하고 떠나는 방식에 한계를 느꼈다. 사람의 삶을 제대로 알려면 그 사람이 살아가는 길을 직접 걸어봐야 하지 않을까. 그 생각이 긴 여행의 출발점이 되었다. 2013년 1월, 그는 아프리카 에티오피아에서 배낭을 메고 걷기 시작했다. 프로젝트의 이름은 Out of Eden Walk. 인류가 약 6만 년 전 아프리카를 떠나 세계로 퍼져나간 길을 현대의 발걸음으로 따라가 보는 여행이었다.
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시간이 사람을 말하게 할 때 - 김건모
김건모 시간이 사람을 말하게 할 때 사람은 젊을 때 자신이 얼마나 강한지 보여주지만, 시간이 지나면 무엇을 견뎌왔는지가 얼굴에 남는다. 김건모를 보면, 겉으로는 여전히 단단해 보이지만 세상의 수많은 말과 시선이 한 사람의 마음을 조금씩 깎아온 흔적도 느껴진다. 사실이 아닌 말까지도 때로는 사람의 삶에 그림자를 드리운다. 그래서 나이가 든다는 건 단순히 늙어가는 것이 아니라, 말하지 못한 것들까지 품고 살아가는 법을 배우는 것인지도 모른다. 사람은 바위처럼 강해서 버티는 것이 아니라, 비바람을 오래 맞은 나무처럼 조용히 깊어지는 것 같다.
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중년개발자
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사람마다 행복의 화학식이 다를까?
사람마다 행복의 화학식이 다를까? 아난다마이드가 들려주는 인종과 환경의 재미있는 이야기 사람은 모두 똑같이 태어난 것 같지만, 스트레스를 받았을 때의 반응은 놀랄 만큼 다르다. 어떤 사람은 운동을 하고 나면 머리가 맑아지고 기분이 좋아진다. 어떤 사람은 산책만 해도 스트레스가 풀린다. 누군가는 힘든 일을 겪어도 금방 회복하고, 누군가는 같은 일을 오래 마음에 담아둔다. 그렇다면 이런 차이를 단순히 “성격이 다르기 때문”이라고만 설명할 수 있을까? 흥미롭게도 뇌 속에는 이런 차이를 만들어내는 여러 생물학적 시스템이 있다. 그중 하나가 바로 아난다마이드(Anandamide)다. 아난다마이드라는 이름부터 재미있다 Anandamide라는 이름은 산스크리트어 ānanda, 즉 ‘기쁨·행복·환희’에서 유래했다. 그래서 흔히 아난다마이드를 “몸이 스스로 만드는 행복 물질” 이라고 부르기도 한다. 물론 정확한 의미에서 아난다마이드는 단순한 행복 호르몬이 아니다. 아난다마이드는 내인성
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중년개발자
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같은 크기의 이익보다 손실을 훨씬 더 크게 느낀다.
아침 지하철 유튜브를 보다 대니얼 카너먼관한 이야기를 보고 다시 정리해본다. 즉 현재 가진것에 대해서 고민하자 김경일 🧠 대니얼 카너먼 카너먼은 원래 심리학자입니다. 그런데 심리학 연구를 경제학에 접목한 공로로 2002년 노벨 경제학상(정확히는 노벨 경제학상 기념 스웨덴 국립은행 경제학상)을 받았습니다. 노벨상 웹사이트 특히 말씀하신 "사람은 잃은 것을 더 크게 생각한다"는 개념이 바로 손실회피(Loss Aversion)입니다. 같은 크기의 이익보다 손실을 훨씬 더 크게 느낀다. 예를 들어, 10만 원을 얻었을 때의 기쁨 😊 10만 원을 잃었을 때의 고통 😣 대부분의 사람에게는 10만 원을 잃는 심리적 충격이 10만 원을 얻는 기쁨보다 훨씬 큽니다. 카너먼과 동료 아모스 트버스키(Amos Tversky)가 발전시킨 전망이론(Prospect Theory)의 핵심적인 발견 중 하나입니다. 노벨상 자료에서도 사람들이 동일한 크기의 이익보다 손실에 더 민감하다고 설명합니다. 노벨상
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중년개발자
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Taste Skill, 무엇이고 왜 쓰는가 - AI 티가 나지 않는 프런트엔드 원칙
Taste Skill: 왜 쓰고, 어떻게 시작하는가 Taste Skill은 왜 좋은가 Taste Skill은 디자인 라이브러리가 아니다. React나 Tailwind처럼 앱에 기능을 추가하는 패키지가 아니라, AI 코딩 에이전트에게 “이 프로젝트의 화면을 어떤 순서와 기준으로 설계할지” 알려주는 디자인 지침이다. AI에게 단순히 “세련된 랜딩 페이지를 만들어줘”라고 하면, 다음처럼 익숙하고 뻔한 결과로 흐르기 쉽다. 보라색 또는 메시 그라데이션 큰 가운데 제목 동일한 기능 카드 3개 가짜 대시보드 화면 과한 글로우와 스크롤 효과 Taste는 이런 AI 기본값을 줄이고 아래 순서로 일하도록 유도한다. text 제품과 사용자 이해 ↓ 디자인 방향 선언 ↓ 레이아웃 · 움직임 · 정보량 결정 ↓ 구현 ↓ 모바일 · 접근성 · 반복 패턴 점검 즉, Taste의 핵심 가치는 “더 화려하게 만들기”가 아니라, 제품에 맞지 않는 디자인 결정을 초기에 막는 것이다. Taste는 다음에 특히
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