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서론: “Attention Is All You Need”의 그 어텐션 Transformer 이름의 핵심이자 논문 제목의 그것 — 어텐션이다. 어텐션은 한 문장 안에서 각 단어가 다른 단어들을 얼마나 “주목”할지 계산해 문맥을 파악한다. “그 동물은 길을 건너지 않았다, 너무 피곤했기 때문에”에서 “그것(it)”이 동물을 가리킴을 아는 능력이 여기서 ...

서론: LLM의 안을 들여다보기 ChatGPT 같은 LLM은 마법처럼 보이지만, 내부는 명확한 수학 연산의 연속이다. 그 핵심 구조가 2017년 “Attention Is All You Need”에서 나온 Transformer다. 이 시리즈는 토큰화부터 추론 최적화까지, Transformer가 텍스트를 처리하는 전 과정을 5일에 걸쳐 따라간다. 첫날은...

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서론: 볼 수 없으면 지킬 수 없다 Day 1~4에서 캐시·큐·로드밸런서·레이트리밋으로 대규모 시스템을 만들었다. 이제 컴포넌트가 수십 개고, 한 요청이 여러 서비스를 거친다. 무언가 느려지거나 실패할 때 “어디서 왜”를 모르면 손쓸 수 없다. 마지막 편은 시스템을 보고(관측성) 지키는(운영) 법이다. 1. 관측성의 세 기둥 메트릭(Metrics...