LLM 아키텍처 갤러리

원문: sebastianraschka.com | 토론: GeekNews · 댓글 1개

핵심 요약 2024~2026년 공개된 주요 LLM들의 구조 도식과 핵심 사양을 한눈에 정리한 온라인 갤러리다. 오픈 가중치 모델들이 dense decoder-only transformer 구조에 RMSNorm, rotary position embedding, SwiGLU, grouped-query attention 조합으로 수렴했음을 보여준다. 차별화의 핵심이 모델 구조에서 훈련 레시피와 데이터 파이프라인으로 이동했다는 분석이 주목할 만하다.

커뮤니티 의견

• @GN⁺: “DeepSeek-R1의 진짜 혁신은 구조가 아니라 추론 체인에 대한 강화학습이었고, Llama 3도 구조는 거의 그대로지만 데이터와 후처리 과정이 완전히 새로워졌음.”

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• Build an LLM From Scratch

💡 실무 포인트: LLM 파인튜닝이나 모델 선택 시 아키텍처보다 훈련 데이터 품질과 후처리 파이프라인에 더 많은 리소스를 투자하라.