Developer/AI

들어가며저번 시간에 우리는 아주 기초적인 LLM API 를 호출하고 간단하게 tool 을 활용하는 방법에 대해 배워보았습니다.혹시나 어떤 내용인지 궁금하시다면 아래 링크를 클릭해주세요~!https://huisam.tistory.com/entry/llm-api LLM API 를 이용하여 Text 와 Tool 을 제공해보자(feat. OpenAi)들어가며안녕하세요~! 저번 시간에는 우리가 LLM 의 기본 동작과 돌아가는 원리에 대해 살펴보았는데요오늘은 조금 더 실무 관점에서 어떤식으로 Frontier Model 을 사용할 수 있는지 설명해보려고huisam.tistory.com 그런데 매번 tool 관련된 복잡한 python code 를 작성하는 것은 보일러플레이트 코드를 양산하고,tool 이 많아질수록 코드..

들어가며안녕하세요~! 저번 시간에는 우리가 LLM 의 기본 동작과 돌아가는 원리에 대해 살펴보았는데요오늘은 조금 더 실무 관점에서 어떤식으로 Frontier Model 을 사용할 수 있는지 설명해보려고 합니다. 먼저 Frontier Model 이라는 용어에 대해 이해가 어려우실텐데요. 우리가 흔히 사용하는 LLM 은 크게 2가지 분류로 분류됩니다Frontier Model: 많은 양의 데이터로 학습되었고, 파라미터 양이 엄청나게 많아 대규모 Model 을 일컫음(ex. GPT, Claude, Gemini ...)Open source Model: 적은 양의 데이터로 학습되었고, 파라미터 양이 적어 무료로 오픈소스로 사용할 수 있는 Model 을 일컫음(ex. llama, gemma, gpt-oss... )우..

들어가며안녕하세요~!오늘은 요즘 핫한 LLM(Large Language Model)의 구조와 동작 방식에 대해 이해하기 쉽게 한번 정리해보려 합니다.깊게 들어가면 들어갈수록 수학적인 공식과, 논문 레벨 단위로 설명을 해야 되는데, 그렇게 deep 한 level 은 다루진 않고이해하기 쉽게 풀어가며 정리해보려고 합니다 😁ArchitectureLLM 은 기본적으로 언어(Language)를 기반으로 다음에 나올 Token 을 예측하여 확률을 할당하는 모델입니다.수십억개의 파라미터를 가진 신경망(Neural Network) 구조를 기반으로 하고 있습니다. 예전에는 통계(ex. Linear Regression)를 기반으로 한 모델들도 있었지만, 요즘은 신경망(Neural Network) 을 기반으로 하는 것이 ..