# LLM 시각화

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=22925](https://news.hada.io/topic?id=22925)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/22925.md](https://news.hada.io/topic/22925.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-09-05T16:33:04+09:00
- Updated: 2025-09-05T16:33:04+09:00
- Original source: [bbycroft.net](https://bbycroft.net/llm)
- Points: 43
- Comments: 1

## Summary

GPT 기반 대형 언어 모델 nano-gpt(약 85,000개 파라미터)의 작동 과정을 시각화 하여 소개하는 자료 입니다. 내부 동작 흐름과 구조가 명확하게 설명되어 있어, **LLM의 토큰 처리**와 실제 **모델 예측 과정**에 관심 있는 개발자라면 챙겨 보시기 바랍니다.

## Topic Body

- **GPT 기반 대형 언어 모델** nano-gpt의 작동 과정을 간략히 소개함
- 이 모델은 **6개의 문자** 시퀀스를 받아 **알파벳 순서**로 정렬하는 것이 목표임
- 각 문자는 **토큰**으로 간주되며, 모든 토큰은 고유의 **토큰 인덱스**를 가짐
- 각 토큰 인덱스는 48차원 **임베딩 벡터**로 변환되어 일련의 **트랜스포머 레이어**를 통과함
- 모델은 **다음에 올 토큰**을 예측하며, 결과는 반복하여 입력 시퀀스를 발전시킬 수 있음

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### GPT 언어 모델 소개

- 본 문서는 **GPT 대형 언어 모델**의 작동 과정을 시각적으로 설명하는 자료임
- 여기서는 **nano-gpt**라는 매우 소형 모델(파라미터 약 85,000개)을 활용함
- 모델의 목표는 6개의 문자로 이루어진 시퀀스를 받아 이를 알파벳 순서로 정렬(예: "ABBBCC")하는 것임

### 토큰과 어휘

- 각 문자는 **토큰(token)** 으로 정의되며, 모델이 인식하는 모든 토큰 집합을 **어휘(vocabulary)** 라고 부름
- 테이블에서 각 토큰에는 **고유의 번호(token index)** 가 부여됨
- 이 토큰 인덱스의 숫자 시퀀스를 모델의 입력으로 사용함

### 입력 변환과 임베딩

- 3D 시각화에서 **초록색 셀**은 처리 중인 숫자를, **파란색 셀**은 모델의 **가중치(weight)** 를 나타냄
- 각 입력 숫자는 48차원의 **임베딩 벡터**로 변환됨
- 이 임베딩은 모델 구조 내 여러 **트랜스포머 레이어**를 연속적으로 통과함

### 출력과 예측 과정

- 모델의 출력은 해당 시퀀스에서 예측되는 **다음 토큰**의 확률로 나타남
- 6번째 입력 위치에서는 다음 토큰이 'A', 'B', 'C'일 확률 분포를 예측함
- 예시에서는 모델이 **'A'일 확률이 가장 높다고** 예측함
- 이 예측 결과를 다시 입력에 넣어 과정을 반복하면서 전체 시퀀스를 만들어냄

## Comments



### Comment 43408

- Author: neo
- Created: 2025-09-05T16:33:05+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45130260) 
* 정말 복잡하면서도 감탄스러움, 과정을 시각화하는 방식이 정말 멋짐
* 관련된 자료가 있음, 혹시 다른 것도 궁금하다면 참고 가능함  
  [LLM Visualization](https://news.ycombinator.com/item?id=38505211) - 2023년 12월, 댓글 131개
* 조지아텍 연구자들이 만든 또 다른 transformer 시각화 자료가 있음  
  [https://poloclub.github.io/transformer-explainer/](https://poloclub.github.io/transformer-explainer/)  
  그리고 'The Illustrated Transformer'라는 유명한 시각화 자료도 추천함  
  [https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/](https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)  
  Sebastian Raschka, PhD가 아키텍처에 대해 쓴 게시글도 있음  
  [https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-oss-analyzing-the](https://magazine.sebastianraschka.com/p/from-gpt-2-to-gpt-os...)  
  해커뉴스의 이 댓글에서는 다양한 리소스를 한 번에 볼 수 있음  
  [https://news.ycombinator.com/item?id=35712334](https://news.ycombinator.com/item?id=35712334)
* 시각화가 정말 흥미로움, 전체 과정을 시각적으로 볼 수 있지만 모델의 내부 의사결정 기준을 완전히 이해하지 못한다는 점이 아이러니함, 1년쯤 전에 찾아봤을 땐 아직 이 부분에서 진전이 없었음
* 이 시각화 콘텐츠가 정말 훌륭해서 5살 아들이 다니는 컴퓨터 동아리에서 아이들에게 보여주려고 계획 중임
  * 그 방식이면 아이들 낮잠 자게 하는 데 최고일 듯함
* 정말 대단하고 감탄스러운 예술 작품 같음, 작업해줘서 고마움
* 예전부터 이 시각화 자료를 정말 좋아했음  
  [https://alphacode.deepmind.com/](https://alphacode.deepmind.com/)  
  (모바일이면 플레이를 누르고 끝까지 줌 아웃한 뒤 아래로 스크롤하면 됨)
* LLM 시각화가 이런 식으로 교육 도구가 되면 정말 멋질 것 같음, 예를 들어 생성 과정에서 attention이 어떻게 움직이는지나 프롬프트가 출력에 어떻게 영향을 주는지 보여줄 수 있을 듯함, 이런 인터랙티브한 시각화가 뒷단에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 이해하는 데 정말 도움이 될 것 같음
* 정말 훌륭하다고 생각함, 시간이 되면 깊이 있게 탐구해보고 싶음, 관측 도구와 결합하면 이 자료가 과학자들에게 "블랙박스"라고 알려진 모델 내부를 파헤칠 수 있게 해준다고 생각함
* 이제야 이해가 됨, 이 자료는 정말 대단한 리소스임, 시간과 노력에 감사함