부록 컴패니언 시리즈 (4편)

부록 컴패니언 시리즈 (4편)

용어집, 출처 검증, 워크시트, 멀티에이전트 Q&A로 바로 쓰는 하네스 자산

시리즈 전체 안내

선수 지식하네스 엔지니어링 시리즈 전반
다음 시리즈OpenAI·Claude 구현 시리즈 (복습용)

전체 편 목록

1하네스 부록 E1 — 용어집과 치트시트: AGENTS.md부터 handoff까지 한 번에 정리
하네스 엔지니어링 글을 읽다 보면 개념은 알겠는데 용어가 서로 겹쳐 보일 때가 많다. AGENTS.md와 CLAUDE.md는 어떻게 다르고, handoff와…
2하네스 부록 E2 — 출처 지도와 검증법: 1차 자료, 활용 노트, 사례 인용을 어떻게 구분할까
하네스 엔지니어링 같은 빠르게 변하는 주제는 "좋은 설명"보다 "좋은 출처 경계"가 먼저다. 책 메모, 공식 문서, 블로그 활용 노트, 공개 사례, 우리 저장…
3하네스 부록 E3 — 내 업무 하네스 워크시트: 반복 업무를 AI 에이전트 하네스로 바꾸는 설계 카드
많은 팀이 "이 업무는 AI로 자동화할 수 있을까"부터 묻는다. 하지만 하네스 관점에서 더 좋은 질문은 다르다. 이 업무를 지시, 문맥, 도구, 검증, han…
4하네스 부록 E4 — Subagent와 Agent Teams 구분하기: 멀티에이전트 설계에서 언제 위임하고 언제 팀을 짤까
멀티에이전트 이야기가 나오면 많은 사람이 subagent와 agent team을 거의 같은 뜻으로 쓴다. 하지만 둘은 운영 철학도, 비용 구조도, 필요한 통제…

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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"ML 기초 학습 (1/9) — 머신러닝과 sklearn: 학습의 좌표계"

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