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How LLMs work for Web Devs: GPT in 600 lines of Vanilla JS - Ishan Anand

Published:  at  08:46 AM
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영상 링크: How LLMs work for Web Devs: GPT in 600 lines of Vanilla JS - Ishan Anand
채널명: AI Engineer

웹 개발자를 위한 LLM의 원리: GPT를 600줄의 바닐라 JS로 구현하기 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

LLM(대형 언어 모델)의 작동 원리는 사실 복잡한 수학이 아닌, 직관적 구조의 반복적 계산으로 설명될 수 있음

600줄의 바닐라 자바스크립트와 CSV 파일로 GPT-2 모델 파라미터를 로컬 브라우저에서 완전히 실행 및 디버깅 가능

LLM의 근본적 과제는 “주어진 문맥에서 다음 토큰(단어)의 확률 분포를 예측”하는 일이 핵심임

토큰화: BPE(병합 기반 인코딩)로 서브워드 단위로 입력을 분해, 어휘 크기·일반화·메모리 효율 문제를 최적으로 해결함

임베딩: 하나의 토큰(문자열)을 768차원의 실수 벡터로 바꿔, 의미·유사성·통계적 관계를 담는 공간으로 변환함

포지션 임베딩은 단어의 “순서” 정보를 부가해, 문법 파괴 없이 자연어 시퀀스를 올바르게 인코딩하게 함

어텐션: 각 토큰 간 “맥락적 대화”를 통해 단어의 의미를 문장 내 위치, 용법에 따라 동적으로 업데이트함

MLP(멀티레이어 퍼셉트론): 입력 임베딩을 비선형 변환해, 다음 토큰의 임베딩을 점진적으로 예측·정제함

블록(레이어) 반복: 어텐션 및 MLP 구조가 동일 연산(다른 파라미터로) 12번 이상의 계단식 처리로 반복 적용됨

언어 헤드(Language Head)는 최종 임베딩을 실제 토큰/단어로 복원하며, 확률화(softmax) 및 샘플링 방식을 통해 다양한 생성 스타일을 제어함

GPT-2와 ChatGPT(현대 LLM)는 핵심 구조는 유사하나 “훈련 데이터 및 학습 방식(RLHF 등)“의 근본적 변화가 결정적 발전을 이끌었음

임베딩과 토큰화 원리는 추천시스템(협업 필터링, 장르분류) 등 다양한 도메인에서도 응용되며, 단어 다음 ‘추천’까지 미리 내재화된 시스템임

혼합전문가(Mixture of Expert), ROPE 포지션 임베딩, 최신 Reasoning 모델 등 최근 트렌드는 “계산 효율” 및 “특화 전문가 활용”으로 나아가는 중임

실사용 및 프롬프트 최적화는 실험적 접근(과학적 방법론)이 필수, 모델 구조·파라미터가 고정적 성능한계를 가지므로 프롬프트 구조화/오류정정/실험평가가 최우선임

전체 과정 종합: 토큰화→임베딩→포지션 임베딩→어텐션/MLP 반복→언어 헤드→출력까지, 각각의 데이터 흐름, 파라미터 구조, 코드 레벨 연산 내역까지 구체적으로 따라가 볼 수 있음


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