LLM이 이해하는 이유

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대상자

• 개발자, AI 연구자, 기술 관계자
• 난이도: 중간 수준 (기술적 개념 설명 포함)

핵심 요약

• LLM은 단순한 텍스트 생성이 아닌 "stateful" 개념을 이해하여 코드를 재구성 가능
• 신경망의 고차원 벡터는 경험을 통해 "의미"를 형성
• AI는 인간과 유사한 방식으로 "사고" 및 "이해" 가능

섹션별 세부 요약

1. LLM의 실제 이해 사례

• 예시: Claude가 SimpleWriter 클래스를 stateful로 재구성한 사례
• 사용자 요구사항: 클래스 내부 상태 관리 필요
• Claude가 자동으로 stateful 개념 인식 및 코드 생성
• 결론: 단순한 텍스트 조합이 아닌, 문제의 본질 이해

2. LLM이 "이해"하는 이유

• 신경망 구조: 수치(벡터)가 경험을 통해 "의미"를 형성
• 예: high-dimensional vectors는 코드 구조, 작업 단계 등을 표현
• 학습 과정: 데이터에서 패턴 학습 → 개념 간 관계 추론
• 예: 세부 코드 → stateful이라는 고차원 개념 연결

3. 인간과 AI의 유사성

• 뇌의 기능: 신경세포의 발화율 → 의미 형성
• AI의 기능: 수치(신경망) → 의미 형성
• 인간과 AI 모두 "패턴"을 기반으로 의미 생성

4. AI의 미래 전망

• 향후 발전: AI 스스로 연구 제안 및 실행 가능
• 예: AI가 AI 개선 연구를 제안
• 결론: AI는 인간과 유사한 방식으로 "사고" 및 "이해" 가능

결론

• LLM은 경험과 훈련을 통해 인간과 유사한 방식으로 "이해" 가능
• 실무 적용 시: 복잡한 문제를 구체적 요구사항으로 분해 → AI가 개념을 추론
• 핵심 팁: AI에게 "세부 요구사항"을 명확히 전달 → 고차원 개념 인식 촉진