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[영상] LLM 핵심 개념 1시간 정리 — 대규모 언어 모델의 원리
Day 1: LLM 개요 & 제조 AI 비전
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LLM 기초 > Day 1: LLM 개요 & 제조 AI 비전
학습 목표
트랜스포머 아키텍처의 Self-Attention 메커니즘을 설명한다 LLM이 토큰 단위로 텍스트를 처리하는 방식을 기술한다 GPT·BERT·T5의 구조적 차이를 비교한다 제조 현장에서 LLM이 적용 가능한 영역을 열거한다
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핵심 포인트
- • 트랜스포머는 시퀀스 전체를 병렬로 처리해 RNN의 순차 처리 병목을 해소한다
- • Self-Attention은 단어 간 관계 가중치를 계산해 문맥을 포착한다
- • LLM의 '이해'는 확률적 패턴 인식이며 진정한 의미 이해와 다르다
- • 제조 설비 매뉴얼·불량 리포트·공정 로그 분석에 LLM을 즉시 활용할 수 있다