AI로 LLM 만들기 실전 가이드, 수학 몰라도 진짜로 된다고?

날짜:

AI로 LLM 만들기 실전 가이드, 이 사람은 어떻게 만들었나

AI로 LLM 만들기 실전 가이드를 수학 지식 없이도 완성할 수 있다는 걸 직접 증명한 워크숍이 레딧에서 화제가 됐어.

Justin Angel이라는 개발자가 샌프란시스코에서 직접 오프라인 워크숍을 열었거든. 주제는 "수학·ML 사전지식 없이 LLM 직접 만들기". 유튜브에 전체 강의를 무료로 공개하면서 온라인까지 터졌어.

어떤 문제에서 시작했냐면

LLM 공부하려고 논문 펴면 첫 페이지부터 수식 폭탄이잖아. 대부분 여기서 포기하거든. Justin은 이 진입장벽 자체를 없애고 싶었어. "코드랑 엑셀만 다룰 수 있으면 LLM 내부 구조 전부 이해할 수 있다"는 걸 보여주려 했던 거야.

Claude를 어떻게 활용했냐면

커리큘럼 전반에서 Claude를 코딩 어시스턴트로 적극 권장했어. 각 챕터마다 개념 설명 → 엑셀로 손 계산 → 코딩 실습 순서로 진행되는데, 코딩 실습 단계에서 Claude한테 막히는 부분 물어보면서 같이 풀어나가는 구조야.

PyTorch로 GPU 코딩, Triton·CUDA 커널 작성, 어텐션 메커니즘 구현 같은 무거운 파트도 "Claude한테 물어보면서 해봐"라고 명시적으로 가이드했거든. AI를 커닝 도구가 아니라 페어 프로그래밍 파트너로 쓴 거야.

총 23개 챕터야. Sampling → 역설계 → Perceptron → 활성화 함수 → GPU 코딩 → 트랜스포머 → Pre-training → Instruction Tuning → 강화학습(SimPO)까지. 현대 LLM 개발 스택을 처음부터 끝까지 다 훑어.

결과는 어떻게 됐냐면

오프라인 워크숍 반응이 좋아서 유튜브에 전체 공개했는데, 레딧 ClaudeAI 서브레딧에서 꽤 퍼졌어. 슬라이드랑 실습 자료도 별도로 공개해놔서 영상 안 봐도 자기 페이스대로 공부할 수 있어. 무료 공개 콘텐츠인데 커리큘럼 완성도 자체가 유료 강의 수준이라는 평이 많더라.

따라할 수 있는 포인트

  • 엑셀 먼저, 코드 나중: 수식을 엑셀 셀로 직접 계산해보면 직관이 생겨. 코드 짜기 전에 손으로 한 번 돌려보는 루틴 자체가 핵심이야
  • Claude를 막힐 때 구글 대신 써: "이 코드 왜 안 되는지 설명해줘" 수준으로 물어봐도 충분해. 에러 메시지 그대로 붙여넣으면 돼
  • 챕터 단위로 끊어서 완주: 23개짜리 커리큘럼은 한 번에 못 봐. 하루 1~2챕터 루틴으로 쪼개면 3주면 완주 가능해

AI로 LLM 만들기 실전 가이드라는 말이 허풍처럼 들릴 수 있는데, 이 케이스는 진짜로 수학 없이 코드만으로 트랜스포머 내부까지 파고든 사례야.

수학 포기했던 사람도 엑셀이랑 Claude 있으면 LLM 구조 직접 뜯어볼 수 있다는 거, 이 워크숍이 증명했어.

🔗 참고 링크

댓글

댓글 쓰기