01이곳에서 무엇을 얻는가
AI를 구성하는 부품(토큰화·어텐션·검색·메모리…)과 학습 방식(RL·파인튜닝·테스트 시점 계산…)의 최소 작동 원리·실패 모드·차이를 카드로 이해하고, 직접 만져볼 수 있는 교육용 예제로 감각을 얻습니다. 특정 기업의 최신 모델 순위 페이지가 아니며, 대화형 예제는 실제 LLM 내부 추론의 시각화가 아닙니다.
카드 구조
해결하는 문제 / 입력·출력 / 최소 원리 / 실패 모드 / 다른 기술과의 차이 / 원전 / 배워볼 실험.
교육용 계산 표시
"브라우저 계산"은 실제로 계산되고, "편집된 설명 예시"는 큐레이션된 텍스트임을 항상 표시합니다.
원전 연결
각 카드는 원전 도서관의 문헌과 연결되며, 없는 연결은 만들지 않습니다.
0224개 기술 개념
그룹으로 필터링하고 카드를 펼쳐 보세요.
03교육용 인터랙티브 예제 6종
아래 예제는 교육용 계산입니다. 실제 LLM 내부 추론의 시각화가 아니며, 수치는 설명을 위해 고정한 값입니다.
① 어텐션 — 가중치 행렬 (브라우저 계산)
세 토큰 ["별", "사이", "빛"]이 있을 때, "빛"이 다른 토큰을 얼마나 참조하는지 보여주는 교육용 행렬입니다. 행을 클릭하세요.
행을 클릭하면 해당 토큰의 어텐션 분포가 표시됩니다.
② 자기회귀 생성 — 다음 토큰 확률 (브라우저 계산)
고정된 로짓값 [2.2, 1.8, 0.6, 0.1]에 온도(temperature)를 적용해 확률이 어떻게 달라지는지 실제로 계산합니다.
③ 양자화 — 비트 수에 따른 품질 (편집된 설명 예시)
비트 수를 고르면, 편집된 설명 예시를 보여줍니다. 실제 모델의 측정값이 아닙니다.
④ MoE — 전문가 라우팅 (편집된 설명 예시)
3개 전문가를 가정한 라우팅 예시입니다. 실제 MoE 모델의 내부가 아닙니다.
⑤ RAG — 저장소에 문서가 있을 때/없을 때 (시나리오 재생)
동일한 질문에 대해 검색 저장소의 상태가 다를 때 흐름이 어떻게 달라지는지 보여주는 편집된 시나리오입니다.
⑥ 테스트 시점 계산 — 추론 스텝 수 (편집된 시나리오)
추론에 더 많은 계산을 쓸 때 답의 성격이 어떻게 변하는지를 묘사한 편집된 시나리오입니다. 측정 결과가 아닙니다.
04기술 비교 — 대체재가 아니라 선택지
2~3개를 골라 비교 설명을 확인하세요. 비교는 편집된 해설입니다.
2개 이상 선택하면 비교 설명이 표시됩니다.
05가장 강한 반론 — 개념 지도의 위험
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