인터랙티브로 배우는 MicroGPT: Karpathy의 200줄 GPT 완전 분석
Original: Microgpt explained interactively View original →
LLM의 심장부를 200줄 Python으로 이해하다
Andrej Karpathy가 작성한 MicroGPT는 라이브러리 없이 순수 Python만으로 GPT 아키텍처를 구현한 200줄짜리 스크립트다. growingSWE는 이 코드를 초보자도 이해할 수 있도록 인터랙티브 시각화로 재구성했다.
무엇을 배울 수 있나?
- 토크나이저: 32,000개 이름 데이터셋을 정수 시퀀스로 변환하는 과정. 각 문자가 어떤 정수 ID에 매핑되는지 직접 입력하며 확인할 수 있다.
- Softmax: 원시 점수(logits)를 확률 분포로 변환하는 과정을 시각적으로 확인한다.
- 역전파(Backpropagation): 계산 그래프 위에서 그레이디언트가 어떻게 흐르는지 단계별로 추적한다.
- 어텐션 히트맵: self-attention이 어떤 토큰에 집중하는지 히트맵으로 시각화한다.
왜 중요한가?
모델이 32,000개 이름을 학습한 뒤 'kamon', 'karai', 'anna', 'anton' 같은 그럴듯한 새 이름을 생성하는 것을 직접 확인할 수 있다. ChatGPT의 관점에서 대화는 그저 문서 완성 작업이다. 이 200줄 스크립트가 그 원리를 가장 단순하게 보여준다. Hacker News에서 182점을 받은 이 튜토리얼은 LLM 학습 자료 중 가장 직관적인 입문서 중 하나다.
Related Articles
growingSWE가 Andrej Karpathy의 200줄 순수 Python GPT 구현체를 인터랙티브 시각화로 풀어냈다. 토크나이저부터 softmax, 역전파, 어텐션 히트맵까지 단계별로 직접 체험할 수 있다.
OpenAI는 GPT-5.4 Thinking을 ChatGPT에, GPT-5.4를 API와 Codex에, GPT-5.4 Pro를 ChatGPT와 API에 배포하기 시작했다. reasoning, coding, native computer use를 최대 1M-token context와 함께 하나의 professional-work model로 묶었다는 점이 핵심이다.
Microsoft Research는 2026년 2월 26일 CORPGEN을 발표했다. 실제 사무 환경의 동시 다중 업무를 반영한 평가에서, 높은 부하 구간에서 기준 에이전트 대비 최대 3.5배 높은 완료율을 제시했다.
Comments (0)
No comments yet. Be the first to comment!