챕터별 상세
지능과 모델
지능은 세상을 이해하는 능력이다. 모델은 데이터를 입력받아 결과를 예측하는 도구이다. 날씨 예측이나 기업 가치 평가처럼 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측한다.
LLM과 머신러닝
LLM은 다음에 올 단어를 예측하는 강력한 자동 완성 모델이다. 머신러닝은 데이터를 통해 모델을 학습시키는 과정이다. 학습 단계에서 모델을 만들고, 추론 단계에서 새로운 데이터를 입력해 결과를 얻는다.
스케일링 법칙
더 많은 데이터와 파라미터, 컴퓨팅 자원을 투입할수록 모델 성능은 향상된다. 이를 통해 모델은 더 복잡한 지식을 압축하고 이해할 수 있게 된다.
컨텍스트 윈도우와 토큰
모델은 텍스트를 토큰 단위로 처리한다. 컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 양이다. 이 범위 내의 정보만을 사용하여 예측을 수행한다.
에이전트와 도구 사용
에이전트는 LLM에 도구와 지침을 결합한 시스템이다. 모델은 특수 토큰을 사용하여 외부 도구를 호출하고 그 결과를 다시 입력받아 작업을 수행한다.
추론과 테스트 타임 스케일링
추론 모델은 응답 전 사고 과정을 거친다. 더 많은 토큰을 생성하며 사고할수록 복잡한 문제 해결 능력이 향상된다. 이를 테스트 타임 스케일링이라 한다.
에이전트 실무 가이드
에이전트 활용은 인턴 코칭과 유사하다. 에이전트 공감, 작은 단위 시작, 컴퓨팅 자원과 지능의 균형이 중요하다. 처음부터 자동화하기보다 단일 작업부터 검증하고 반복적으로 피드백을 제공한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 08.수집 2026. 06. 08.출처 타입 YOUTUBE
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