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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-LAMO-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.98
tags: [auto-reinforced, language-models, nlp, probability, word-prediction, linguistic-modeling]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Language-Models|Language-Models]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "단어의 확률 지도: 이전에 나온 단어 시퀀스를 보고 다음에 어떤 단어가 올 확률이 가장 높은지 계산하여, 기계가 인간의 언어를 생성하거나 이해하게 만드는 수학적 언어 체계의 원형."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
언어 모델(Language-Models)은 텍스트 데이터의 확률 분포를 학습하는 모델입니다.

1.  **작동 메커니즘**:
    *   **Next Token Prediction**: "고양이가 앉아..." 다음에 "있다" 혹은 "잔다"가 올 확률을 계산.
    *   **Language Understanding**: 문법, 문맥, 사실 정보를 이 확률적 패턴 속에 녹여냄.
2.  **역사의 흐름**:
    *   N-gram (통계) -> RNN/[[LSTM|LSTM]] (순차 신경망) -> Transformer (병렬 Attention). (Transformer (트랜스포머)와 연결)
3.  **왜 중요한가?**:
    *   인공지능이 '언어'라는 인간 고유의 인터페이스를 획득하게 한 결정적 도구이기 때문임. ([[HCI (Human-Computer Interaction)|HCI (Human-Computer Interaction]]와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 언어 모델 정책은 단순 자동 완성 정책 수준이었으나, 현대 모델 정책은 언어 속에 담긴 '상식과 물리 세계의 인과성 정책'까지 부분적으로 학습하는 단계로 진입함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 텍스트만 학습하는 정책을 넘어, 시각, 청각 정보를 언어의 문법 정책으로 통합 학습하는 '멀티모달 언어 모델 정책'으로 패러다임이 확장됨. ([[Foundation-Models|Foundation-Models]]와 연결)

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Large Language Models (LLM)|Large Language Models (LLM]], Transformer (트랜스포머), HCI (Human-Computer Interaction), [[Foundation-Models|Foundation-Models]], Deep Learning (DL)
- **Modern Tech/Tools**: [[BERT|BERT]], Word2Vec, GloVe, GPT series, Tokenizers.
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