패턴·전략·사례 시리즈 (4편)

패턴·전략·사례 시리즈 (4편)

반복 가능한 구조, 설계 결정, ACI, 사례 비교로 읽는 하네스 전략

시리즈 전체 안내

선수 지식하네스 엔지니어링 기초 시리즈 (권장)
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1하네스 패턴 12선 (1/4) — 좋은 AI 에이전트를 반복 가능하게 만드는 12가지 구조
좋은 에이전트를 만들겠다고 하면 사람들은 자주 모델 이름이나 프롬프트 문구부터 바꾼다. 하지만 운영에서 반복 가능성을 만드는 것은 대개 기능이 아니라 구조다.…
2하네스 설계의 7가지 결정 (2/4) — 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트, 얇은 하네스 vs 두꺼운 하네스
하네스 설계에는 정답 하나가 없다. 대신 반복해서 마주치는 결정 축이 있다. 단일 에이전트로 끝낼지, 멀티 에이전트로 분리할지. 얇은 하네스로 빠르게 갈지,…
3하네스가 전부다 (3/4) — ACI와 에이전트-퍼스트 엔지니어링이 중요한 이유
에이전트를 더 잘 만들고 싶을 때 우리는 오랫동안 프롬프트나 모델 스펙부터 봤다. 하지만 실무는 점점 다른 방향으로 이동하고 있다. 더 중요한 질문은 "모델이…
4실전 사례로 배우는 하네스 엔지니어링 (4/4) — OpenAI, Anthropic, Vercel, GitHub, Cursor는 어떻게 설계했나
하네스 엔지니어링을 이해하는 가장 빠른 길은 추상 이론보다 공개 사례를 비교하는 것이다. 같은 "AI 에이전트"라는 말 아래서도 OpenAI는 런타임을, An…

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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"LLM 핵심 학습 (1/6) — 기본: 토큰화·임베딩·어텐션·위치 인코딩"

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(시리즈 시작) 📚 시리즈 목차 2/6 파인튜닝 → 트랜스포머 한 블록의 데이터 흐름을 문자열 → 토큰 → 임베딩 → 어텐션 → 출력 표현 까지 손으로 풀어 본다. 이번 편이 끝나면 "왜 \(\sqrt{d_k}\)로 나누는가", "RoPE는 무엇을 회전시키는가", "한국어가 영어보다 토큰이 많은 까닭은 무엇인가"가 한 줄로 설명될 수 있다. 0. 학습 목표 이 편을 마치면 다음을 직접 할 수 있다. BPE 토크나이저 가 어휘를 어떻게 학습하고 새 문자열을 어떻게 자르는지 종이 위에서 시뮬레이션한다. 임베딩 행렬 의 모양과 초기화, weight tying의 의미를 한 줄로 설명한다. Scaled Dot-Product Attention 의 식을 차원 단위로 추적하고 PyTorch 30줄로 재현한다. Multi-Head Attention 이 한 헤드와 비교해 무엇이 다른지, 헤드 수가 늘면 어디가 비싸지는지 답한다. Sinusoidal·RoPE·ALiBi 세 위치 인코딩의 식과 외삽 성질을 구분한다. 컨텍스트 확장이 왜 \(O(N^2)\)인지, "Lost in the Middle"이 왜 발생하는지 설명한다. 1. 핵심 요약 트랜스포머의 입력은 문자열 이 아니라 정수 ID 시퀀스 다. 토크나이저가 문자열 → ID로 자른다. 임베딩은 정수 ID를 \(d\)차원 벡터로 lookup하는 학습 가능한 테이블이다. Self-Attention은 \(\text{softmax}(QK^\top / \sqrt{d_k}) V\) 한 줄이 핵심이고, 멀티헤드는 같은 연산을 여러 부분 공간에서 병렬화한 것이다. 위치 정보는 임베딩에 직접 더하거나(Sinusoidal), Q·K에 회전을 가하거나(RoPE), 어텐션 스코어에 거리 패널티를 더해서(ALiBi) 주입한다. 컨텍스트 길이 \(N\)에 대해 표준 어텐션은 \(O(N^2)\) 비용을 갖고, 긴 컨텍스트에서는 중간 위...
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← 1/6 기본 📚 시리즈 목차 3/6 디코딩과 생성 → 사전학습된 LLM을 내 데이터 에 적응시키는 방법을 비용·메모리·일반화 관점에서 정리한다. Full FT의 한계 → Adapter → LoRA → QLoRA → Distillation 순으로 같은 그림을 점점 확대해 본다. 0. 학습 목표 Full fine-tuning의 메모리 병목을 옵티마이저 상태·그래디언트·가중치·활성화 의 4분할로 설명한다. Adapter(Houlsby 2019)와 LoRA(Hu 2021)의 식 차이를 한 줄로 적는다. LoRA의 \(A, B\) 행렬이 왜 저랭크 이고, rank \(r\) 선택이 무엇을 결정하는지 답한다. QLoRA(Dettmers 2023)의 NF4·double-quant·paged optimizer를 분리해서 설명한다. Catastrophic Forgetting을 분포 시프트 관점에서 정의하고 완화 기법을 두 개 이상 든다. Hinton 2015의 Knowledge Distillation 식을 손으로 유도한다. 1. 핵심 요약 Full FT는 메모리/디스크/시간 모두 비싸다. 7B 모델 full FT는 V100 8장 + A100 1장으로도 큰 부담이다. PEFT(파라미터 효율 파인튜닝) 일가족은 극히 일부 파라미터만 학습 해 같은 효과를 얻는다. LoRA: \(\Delta W = BA\) (rank \(r \ll \min(d_{\text{in}}, d_{\text{out}})\))로 가중치 업데이트를 저랭크 분해. QLoRA: 베이스 모델을 4-bit(NF4)로 양자화한 채 LoRA만 풀-정밀(BF16)으로 학습. Catastrophic Forgetting: 새 분포에 적응하느라 이전 능력이 무너지는 현상. PEFT 자체가 부분 완화책. Distillation: 큰 교사 모델의 soft target 을 학습 신호로 써서 작은 학생 모델 을 만든다. 2. 직관: 왜 사전학습만으로는 부족한가 사전학습은 일반...
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