반응형 생성형AI5 LLM의 기본 원리: ‘다음에 올 단어(토큰) 예측’은 어떻게 작동할까? LLM의 기본 원리: ‘다음에 올 단어(토큰) 예측’은 어떻게 작동할까?핵심 한 문장대규모 언어 모델(LLM)은 “입력된 문맥을 보고 다음에 올 토큰(token)의 확률분포를 계산한 뒤, 그 분포에서 토큰을 선택해 문장을 이어 쓰는” 거대한 수학적 함수입니다. I. LLM은 ‘다음 토큰 확률분포’를 출력하는 함수많은 사람들이 LLM을 “다음 단어를 맞히는 AI”로 이해합니다. 방향은 맞지만, 더 정확히 말하면 LLM은 다음 ‘단어(word)’가 아니라 다음 ‘토큰(token)’을 예측합니다.1. 토큰(token)이란?토큰은 문장을 쪼갠 단위입니다. 어떤 때는 단어 전체가 토큰이 되기도 하고, 어떤 때는 접두/접미 같은 조각이 토큰이 되기도 합니다. 공백이나 기호도 토큰이 될 수 있습니다. 왜 토큰을 쓰.. 2026. 2. 6. 메타(Meta)가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 이유: 보상(연봉) 수준과 실제 업무까지 한 번에 정리 메타(Meta)가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 이유: 보상(연봉) 수준과 실제 업무까지 한 번에 정리I. 요약(3줄 결론)메타의 ‘빅테크 AI 인재 흡수’는 단순 채용이 아니라 프론티어 모델 경쟁(추론/멀티모달/에이전트)에서 뒤처지지 않기 위한 조직·인프라·데이터·제품화 전면전이다. 보상은 기본급만 보면 착시가 크고, 업계에서 말하는 “수천만~수억 달러” 숫자는 대개 수년 누적 총보상(주식 포함) 패키지다. 영입 인재들은 크게 ①제품(AI assistant/서비스 적용) ②파운데이션(Llama/사전학습·추론) ③장기연구(FAIR) ④인프라(학습/추론·데이터 파이프라인) 축에 배치된다. II. 메타가 빅테크 AI 인재를 흡수하는 4가지 이유1. 이유 A. “모델 성능”이 제품 경쟁력을 좌우하는 단계로 진.. 2026. 2. 4. AI 친화적인 프롬프트 작성 노하우: Role·Instruction·Goal·Context부터 고급 테크닉 7가지까지 AI 친화적인 프롬프트 작성 노하우, Role·Instruction·Goal·Context + 고급 테크닉 7가지“AI 친화적인 프롬프트는 역할(Role), 지침(Instructions), 목표(Goal), 배경(Context)을 잘 작성해야 한다”는 말은 대체로 맞습니다. 다만, 이 4요소는 좋은 프롬프트의 최소 구성이며, 실제 성능 차이는 사고 구조(Reasoning)·평가 기준(Rubric)·출력 계약(Output Contract) 같은 “고급 설계”에서 크게 벌어집니다. I. Role · Instruction · Goal · Context 프레임이 맞는 이유① Role (역할)“너는 누구처럼 생각해야 하는가?”역할은 전문성의 범위, 톤, 판단 기준을 동시에 설정합니다.AI는 역할이 주어질 때 추.. 2026. 1. 31. 제본스의 역설(Jevons Paradox)이란? 효율이 높아질수록 총소비가 늘어나는 이유 제본스의 역설(Jevons Paradox): 효율이 높아질수록 ‘총소비’가 늘어나는 이유“더 효율적이면 덜 쓰게 될 것 같은데, 왜 오히려 더 많이 쓰게 될까?” 테크 업계에서 자주 언급되는 제본스의 역설을 메커니즘·사례·대응 전략까지 한 번에 정리합니다. ※ 본 글은 개념 이해를 위한 설명이며, 산업·정책 판단은 각 상황의 데이터/규제 조건에 따라 달라질 수 있습니다. I. 제본스의 역설(Jevons Paradox)이란?정의(핵심 문장)어떤 자원(에너지·연산·대역폭 등)을 더 효율적으로 쓰게 되면, 단위당 비용이 내려가고 사용이 쉬워져서 총사용량(총소비)이 오히려 늘어날 수 있다는 현상입니다. 직관적으로는 “효율이 좋아지면 낭비가 줄어 총소비도 줄겠지”라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 시장에서는 효율 .. 2026. 1. 22. 특이점(singularity)은 도구가 아니라 ‘인류 정의를 다시 쓰는 리셋 버튼’인가? 특이점(singularity)은 도구가 아니라 ‘인류 정의를 다시 쓰는 리셋 버튼’인가?특이점은 “새로운 도구의 등장”이 아니라, 무엇이 인간인가라는 기준을 다시 쓰게 만드는 임계점(경계)일 수 있습니다. 역사 속 특이점들은 늘 인간의 정체성·노동·지식·권력의 정의를 바꿔 왔고, 생성형 AI 이후 그 속도가 더 빨라지고 있습니다. I. 한 문장으로 정리특이점은 인류가 더 강해지는 순간이 아니라, 인류가 ‘무엇이 인간인가’를 다시 묻게 되는 순간입니다. 그래서 “특이점 = 리셋 버튼”이라는 표현은 꽤 정확합니다. 단, 모든 것을 초기화하는 버튼이 아니라 ‘기준을 바꾸는 리셋’에 가깝습니다. II. 왜 특이점은 ‘도구’가 아니라 ‘정의의 리셋’인가어떤 기술은 단지 편의성을 올립니다. 하지만 어떤 기술은 사.. 2026. 1. 18. 이전 1 다음 반응형
