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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

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Raw Blame History

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Kullback-Leibler Divergence (KL 발산)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"두 세상(확률 분포) 사이의 어긋남을 측정하여, 모델이 진실에 얼마나 도달했는지 수치로 증명하라" — 어떤 확률 분포 $P$를 다른 확률 분포 $Q$로 대체했을 때 발생하는 정보 손실의 양을 측정하는 비대칭적 지표.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

추출된 패턴: "Distribution Alignment" — 모델의 출력 분포를 타겟 분포에 근사시키기 위해 정보 엔트로피의 차이를 최소화하며 지식의 왜곡을 줄여나가는 최적화 패턴.
핵심 성질:
- Non-negativity: 항상 0 이상이며, 두 분포가 완벽히 같을 때만 0임 (Gibbs' InEquality).
- Asymmetry: D_{KL}(P||Q) \neq D_{KL}(Q||P). 즉, 기준이 되는 분포에 따라 값이 달라짐 (거리 개념이 아님).
AI에서의 응용:
- VAE (Variational Autoencoder): 잠재 공간의 분포를 가우시안 분포에 가깝게 강제.
- PPO (Reinforcement Learning): 새로운 정책이 이전 정책과 너무 급격하게 변하지 않도록 제약.
- Knowledge Distillation: 스튜던트 모델이 티처 모델의 확률 분포를 따라가게 함.
의의: AI 모델이 단순히 정답을 맞히는 것을 넘어, 데이터의 내재된 확률 구조 자체를 학습하게 만드는 수학적 나침반.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 대칭적인 거리 개념(Euclidean Distance)으로 접근하던 초기 방식을 넘어, 정보의 흐름과 소실 관점에서 확률 분포를 비교하는 정보 이론적 접근이 현대 AI의 표준이 됨.
정책 변화: Antigravity 프로젝트는 에이전트의 페르소나 미세 조정(Fine-tuning) 시, 기존 모델과의 KL 발산을 모니터링하여 원래의 유용한 지능이 파괴되지 않도록 관리함.

🔗 지식 연결 (Graph)

Probability-Theory, Kolmogorov-Complexity, Knowledge-Distillation, Reinforcement-Learning
Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Kullback-Leibler-Divergence.md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

4.0 KiB Raw Blame History