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핵심 요약
모델에게 능력을 직접 가르치려 하지 말고, 적절한 손실 함수를 설계하여 모델이 스스로 능력을 습득하게 유도해야 한다.
배경
AI 모델 학습 시 기술을 직접 주입하는 대신, 모델이 스스로 학습하게 만드는 'Byproduct Theorem'을 다룬다.
대상 독자
AI 모델 학습 원리와 손실 함수 설계에 관심 있는 개발자 및 연구자
의미 / 영향
AI 모델 개발의 패러다임이 직접적인 기능 주입에서 최적의 손실 함수 설계로 변화하고 있다. 이는 모델의 일반화 성능과 추론 능력을 극대화하는 핵심 전략이 될 것이다.
챕터별 상세
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Byproduct Theorem 개요
AI 모델 학습의 핵심은 기술을 직접 주입하는 것이 아니라, 적절한 손실 함수(Hunger)를 설계하는 것이다. 모델은 이 손실 함수를 최소화하는 과정에서 의도하지 않은 복잡한 능력들을 부산물로 습득한다. 이 접근 방식은 현대 AI 모델의 성능 향상을 이끄는 핵심 원리이다.
손실 함수(Loss Function)는 모델의 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 지표로, 학습의 방향을 결정한다.
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언어 모델과 다음 토큰 예측
언어 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 손실 함수를 학습한다. 이 과정에서 모델은 문법, 의미, 언어 구조를 부산물로 습득한다. 명시적으로 문법 규칙을 가르치지 않아도 방대한 텍스트 데이터를 통해 스스로 언어의 규칙을 파악한다.
다음 토큰 예측(Next-token prediction)은 LLM의 가장 기본적인 학습 목표이다.
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Word2Vec과 의미의 기하학
Word2Vec은 주변 단어를 예측하는 손실 함수를 통해 단어를 벡터 공간에 배치한다. 이 과정에서 의미가 비슷한 단어들은 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이게 된다. 단어의 의미가 기하학적 구조로 자동 변환되는 현상이 발생한다.
단어 임베딩(Word Embedding)은 단어를 고차원 벡터로 변환하여 의미적 관계를 수학적으로 표현한다.
11:49
릿지 회귀와 일반화
릿지 회귀는 가중치 크기에 페널티를 부여하는 손실 함수를 사용하여 과적합을 방지한다. 가중치가 커지는 것을 억제하면 모델은 데이터의 노이즈가 아닌 핵심 트렌드에 집중하게 된다. 결과적으로 모델은 새로운 데이터에 대해 더 나은 일반화 성능을 보인다.
과적합(Overfitting)은 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화되어 일반화 능력을 잃는 현상이다.
15:15
DeepSeek R1과 추론 능력
DeepSeek R1은 정답 여부만을 보상으로 주는 손실 함수를 사용하여 추론 능력을 습득했다. 모델은 정답을 맞히기 위해 스스로 사고의 단계를 나누고 검토하는 과정을 학습한다. 명시적인 추론 예시 없이도 보상 최적화 과정에서 고도의 추론 능력이 부산물로 발생한다.
강화학습 기반의 보상 함수 설계가 모델의 사고 방식에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 사례이다.
실무 Takeaway
- 모델의 성능을 높이려면 직접적인 기능 구현보다 적절한 손실 함수(Hunger) 설계에 집중해야 한다.
- 과적합 방지를 위해 가중치 크기에 페널티를 주는 릿지 회귀와 같은 손실 함수 설계가 필수적이다.
- DeepSeek R1 사례처럼 정답 여부만 보상으로 주어도 복잡한 추론 능력이 부산물로 발생할 수 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 18.수집 2026. 06. 18.출처 타입 YOUTUBE
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