Transformer World: LLM의 기본 구조 뜯어보기

이 글은 Transformer 기반 LLM의 기본 구조를 상세히 분석합니다. LLM의 빠른 발전 속도와 함께 Transformer 아키텍처의 중요성을 강조하며, "Attention Is All You Need" 논문을 기반으로 한 Transformer의 등장 배경을 설명합니다.

LLM이 '다음 단어 예측'을 통해 작동하는 원리를 수학적으로 풀어내고, Token Embedding, Attention 메커니즘, LM Head 등 핵심 모듈의 역할을 설명합니다. 또한, KV Cache, Multi-Head Attention (MHA), Grouped-Query Attention (GQA)과 같은 최적화 기법을 소개하며 LLM의 성능 향상과 효율성 증대에 기여하는 요소들을 다룹니다.

궁극적으로 LLM의 내부 작동 방식을 이해하는 것이 기술 활용의 핵심임을 시사합니다.