대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

안녕하세요.

AI가 코드를 짜 주는 시대가 왔습니다.

그렇지만 AI가 짠 코드를 잘 검증하고 개선할 방향을 지시하는 일은 인간의 몫으로 남았습니다.

더 나아가서는 수직 방향과 수평 방향으로 더 광범위하게 AI를 활용할 줄 알아야 하게 되었습니다.

수평 방향이란 기획부터 배포까지 아우를 수 있는 방향을 말하고,

수직 방향이란 다양한 언어, 다양한 프레임워크, 다양한 방법론 등을 아우를 수 있는 방향을 말합니다.

그렇기 때문에 스펙트럼이 넓은 (즉, 수직 방향과 수평 방향으로 완전한 스펙트럼을 갖춘) 개발자가

필요할 것입니다.

그러나 아직 교육 체계가 이를 따라 잡지 못하고 있습니다.

그래서 제가 클로드 코드를 사용해서 "구조적 코드 독해 훈련소"를 개설해 보았습니다.

https://code-reading-bootcamp.vercel.app/에서 AI나 인간이 짠 코드를 독해하는 능력과

AI에게 코드를 개선할 방향을 잡아 주는 능력을 기를 수 있을 것입니다.

게임화 요소가 있어 재밌게 자신의 능력치 향상을 확인할 수 있습니다.

로그인할 필요 없이 언제든 무료로 이용할 수 있습니다.

미흡한 면이 있고, 아직 문항을 채우지 않은 부분이 있기는 하지만

여러분에게 도움이 되기를 바라는 마음으로 소개합니다.

가볍게 이용해 주시면 감사하겠습니다.

2026년 2월 10일, 박진수(아리가람) 배상.

"대규모 언어 모형의 원리 이해" 강의의 심화 과정을 기획하고 목차를 공개한 기념으로 8월 31일까지 한시적으로 4만 원에 구매할 수 있는 쿠폰을 드립니다.

https://inf.run/6mGMp

수업 자료를 찾아보시기 쉽게 하려고 수업 자료의 제목을 커리큘럼 제목과 일치하게 변경했습니다.

그리고 향후 강의 계획(미정) 중인 섹션과 수업들을 공개했습니다. 이번에 추가한 섹션과 수업들은 아직 확정된 강의는 아니며, 상황에 따라 변경될 수 있습니다.

LLM 평가 방법(여섯 번째 섹션)에 관한 동영상 강의를 보충했습니다.

이 여섯 번째 섹션은 다음 주제들로 구성되어 있습니다.

1. LLM 평가의 필요성 소개

2. LLM 평가 지표 소개

3. 과업 해결 성능 평가 지표 소개

4. 실제 데이터셋을 이용한 평가 방법 소개