카지노 쿠폰의 비밀을 파헤치다
AI 에이전트에 대해많은 사람들이 LLM을 신비롭고 복잡한 것으로 여긴다. 하지만 그 본질은 놀라울 정도로 단순하다.
1. LLM은 단 두 개의 파일로 구성된다. 많은 사람들은 이 사실에 놀란다. 하나는 파라미터 파일이고, 다른 하나는 실행 파일이다. 파라미터 파일이 모든 '지식'을 담고 있고, 실행 파일은 고작 500줄 정도의 코드로 이를 작동시킨다. 마치 엄청난 내용물을 담은 압축 파일과 그것을 푸는 간단한 프로그램 같은 개념이다.
2. 데이터 압축의 마법이 LLM의 핵심이다. Llama 2의 70B 모델을 예로 들면, 10테라바이트의 텍스트 데이터를 140GB 파일로 압축한다. 이것이 바로 엔비디아 주가가 폭등한 이유다. 이 엄청난 압축 작업에 GPU 파워가 필수적이기 때문이다. 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 이후 GPU 수요가 폭증했고, 엔비디아는 그 수혜를 입었다.
3. 카지노 쿠폰 학습은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 사전 학습(pre-training)에서는 방대한 텍스트로부터 언어 구조를 학습한다. 둘째, 미세 조정(fine-tuning)에서는 약 10만 개의 예시를 통해 인간이 원하는 응답 방식을 배운다. 셋째, 강화 학습(reinforcement learning)에서는 피드백을 통해 지속적으로 개선된다. 이 단계적 접근이 현대 카지노 쿠폰의 품질을 결정한다.
4. 토큰 제한이 LLM의 기억력을 결정한다. LLM이 '건망증'에 걸리는 이유가 바로 이것이다. 모델마다 다르지만, 일정 토큰 수 이상의 대화는 '기억'하지 못한다. GPT-4 Turbo와 Omni는 약 128,000 토큰을, 다른 모델들은 4,000~2,000,000 토큰을 처리할 수 있다. 토큰 제한에 도달하면, LLM은 이전 대화를 '잊어버린다'. 이는 영원히 기억하는 것처럼 보이는 AI의 환상을 깨는 현실적 제약이다.
5. 오픈소스와 폐쇄형 LLM의 가장 큰 차이는 데이터 보안에 있다. Llama 같은 오픈소스 모델은 파라미터 파일과 실행 파일을 다운로드해 로컬에서 실행할 수 있다. 이는 인터넷 연결 없이도 작동하며 최대한의 데이터 보안을 제공한다. 반면 폐쇄형 모델은 웹 인터페이스나 API를 통해서만 접근 가능하다.
6. AI 에이전트는 여러 LLM을 연결한 시스템이다. 'CEO' LLM이 다양한 'Worker' LLM을 조율하는 구조로, 각 Worker는 웹 검색, RAG 기술 활용, 파일 저장 등 특정 기능에 특화되어 있다. 이런 구조가 복잡한 작업을 분담해 효율적으로 처리할 수 있게 한다.
이 모든 내용을 빠르게 설명했지만, AI 에이전트를 이해하기 위한 기본적인 지식으로는 충분하다. 결국 AI 에이전트는 연결된 LLM들이므로, 그 작동 방식을 이해하는 것이 중요하다.
다음 단계로 '함수 호출(function calling)'에 대해 설명할 예정이다. 이를 통해 LLM이 어떻게 도구를 활용하는지 이해할 수 있을 것이다. AI 기술이 계속 발전하면서 토큰 제한 같은 현재의 제약은 결국 사라질 것이다. 하지만 지금 이 순간, 우리는 이러한 제약을 인식하고 최대한 활용하는 방법을 배워야 한다.
