Transformer

자연어 처리의 기초부터 최신 LLM까지 완전히 정복하는 가이드. 텍스트 전처리, Word2Vec, RNN/LSTM, Attention, Transformer, BERT, GPT까지 실전 코드와 함께 단계별로 배웁니다.

딥러닝으로 시계열 데이터를 완전히 마스터하는 가이드. 시계열 전처리, ARIMA, LSTM, Temporal Fusion Transformer, PatchTST, Mamba, TimesFM 같은 최신 파운데이션 모델까지 실전 예제로 배웁니다.

Transformer 아키텍처를 처음부터 완전히 이해하는 가이드. Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding, Encoder-Decoder 구조부터 Flash Attention, RoPE, GQA까지 수식과 코드로 완벽히 설명합니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 직접 구현하며 완전히 이해하는 가이드. 토크나이저부터 Transformer 아키텍처, 사전학습, 파인튜닝까지 PyTorch로 작은 GPT를 완전히 구축합니다.

Mixture of Experts 아키텍처의 핵심 논문을 분석하고, GShard, Switch Transformer, Mixtral, DeepSeek-MoE의 라우팅 전략과 학습 안정성 기법을 비교합니다.

Transformer Self-Attention의 KV Cache 기본 원리부터 MHA, MQA, GQA(Llama 2/3), MLA(DeepSeek-V2/V3) 메커니즘의 메모리 분석과 비교, KV Cache 압축 기법(양자화, 퇴거 정책, 슬라이딩 윈도우), PagedAttention(vLLM) 구현, PyTorch 코드 예제, OOM 장애 사례와 최적화 체크리스트를 다룹니다.

Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 심층 분석합니다. Sparse MoE의 수학적 기초부터 Switch Transformer, Mixtral 8x7B, DeepSeek-V3의 라우팅 전략, 학습 안정성 기법, 추론 최적화까지 논문 기반으로 상세히 다룹니다.

FlashAttention 시리즈(v1~v3) 핵심 논문 분석. IO-Aware 알고리즘의 tiling 전략, GPU SRAM/HBM 메모리 계층 활용, 역전파 recomputation, FlashAttention-2의 병렬화 개선, FlashAttention-3의 FP8 지원과 비동기 파이프라이닝까지 실전 벤치마크와 함께 다룹니다.

Ring Attention 논문을 분석하고 분산 환경에서 컨텍스트 길이 제한을 극복하는 방법을 탐구합니다. Blockwise Parallel Transformer와의 연결, 구현 세부사항, 성능 벤치마크, 그리고 프로덕션 적용 시 고려사항까지 다룹니다.

Mamba 논문의 선택적 State Space Model 메커니즘, S4에서 Mamba-2로의 발전 과정, Transformer 대비 선형 시간 복잡도의 장단점, 그리고 비전·오디오·시계열 분야 적용 사례까지 다루는 SSM 아키텍처 종합 분석.

LLM의 롱 컨텍스트 처리를 가능하게 하는 KV Cache의 원리부터 메모리 소비 분석, MQA·GQA·PagedAttention·슬라이딩 윈도우·Ring Attention 등 최적화 기법, 모델별 컨텍스트 윈도우 비교, Needle-in-a-Haystack 벤치마크까지 실무 관점에서 포괄적으로 다룹니다.

Andrej Karpathy의 nanoGPT를 활용해 GPT 언어 모델을 처음부터 학습합니다. Transformer 아키텍처의 핵심 원리, 토크나이저, Self-Attention, 학습 루프까지 코드와 함께 완전 해부합니다.

Transformer의 대안으로 주목받는 Mamba 아키텍처를 깊이 분석합니다. Selective State Space Model의 핵심 아이디어, 하드웨어 최적화 알고리즘, 실험 결과까지 논문의 주요 내용을 코드와 함께 살펴봅니다.

Mamba(Selective State Space Models) 논문을 심층 리뷰한다. S4에서 Mamba까지의 발전 과정, Selective Scan 메커니즘, Hardware-Aware 알고리즘, 그리고 Mamba-2의 State Space Duality까지 코드와 함께 분석.

Transformer 아키텍처의 핵심인 "Attention Is All You Need" 논문을 Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding 등 핵심 메커니즘을 하나씩 분석한다.

Google의 BERT 논문을 심층 분석한다. Masked Language Model(MLM)과 Next Sentence Prediction(NSP)을 통한 양방향 사전학습, Fine-tuning 전략, 그리고 11개 NLP 벤치마크를 석권한 아키텍처의 핵심 원리를 수식과 코드 예제로 정리한다.

FlashAttention 논문을 리뷰하고, GPU HBM/SRAM 메모리 계층을 활용한 IO-aware 어텐션 최적화 원리를 상세 분석한다.

OpenAI의 GPT 시리즈를 세대별로 완벽 분석한다. GPT-1의 비지도 사전학습, GPT-2의 Zero-shot 학습, GPT-3의 In-context Learning과 Scaling Law, InstructGPT의 RLHF, GPT-4의 멀티모달까지 — 각 논문의 핵심 기여와 아키텍처 진화를 수식과 함께 정리한다.

Google의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.