LLM Core
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series →시작하기: Transformer와 self-attention프로젝트와 개인 학습을 기록하는 기술 문서 아카이브입니다.
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series →시작하기: Transformer와 self-attention2개의 연재 글이 있습니다.
series →시작하기: Pretraining과 Fine-tuning12개의 연재 글이 있습니다.
series →시작하기: 설계 배경2개의 연재 글이 있습니다.
series →시작하기: 파이프라인 구축 방안확률 분포에서 token을 선택하는 greedy, sampling, temperature, top-k, top-p 전략 정리
Transformer 출력 벡터가 Logit, Softmax를 거쳐 토큰 확률 분포로 변환되는 핵심 흐름
Tokenizer의 토큰 분할, Token ID 매핑, Embedding Layer 및 Position Embedding의 구조와 역할
사전 학습을 마친 Base Model이 Instruction Tuning, Preference Tuning, Safety Alignment를 거쳐 대화형 Chat Model로 발전하는 세부 과정 정리
LLM이 대규모 텍스트로 기본 언어 패턴을 학습하고, 특정 작업에 맞게 조정되는 과정 정리