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#GPT-3
3개의 포스트
인사이트Scaling LawsKaplan
2026.03.20Scaling Laws 특집: AI에 돈을 쏟으면 얼마나 똑똑해질까 — 예측 가능해진 AI의 성장 법칙
AI 모델에 10배의 자원을 투입하면 성능이 얼마나 오를까? 2020년 Kaplan의 법칙은 '모델을 키워라'고 답했고, 2022년 Chinchilla는 '데이터를 키워라'로 뒤집었다. 수십억 달러 투자를 좌우하는 두 법칙의 탄생, 충돌, 그리고 2026년의 새로운 스케일링까지를 추적한다.
코어닷투데이58분
기술GPT-3Few-Shot Learning
2025.10.21GPT-3 논문 해부: 예시 몇 개만으로 배우는 AI의 탄생
1,750억 파라미터, 예시 몇 개면 새 과제를 수행하는 AI. '파인튜닝 없이 학습한다'는 혁명적 발견이 어떻게 ChatGPT와 프롬프트 엔지니어링 시대를 열었는지, GPT-3 논문을 처음부터 끝까지 해부한다.
코어닷투데이43분
기술InstructGPTRLHF
2025.10.07InstructGPT 해부: 1.3B 모델이 175B를 이긴 날, RLHF의 모든 것
GPT-3는 왜 '도움이 되는 비서'가 아니었을까? 100배 작은 모델이 거대 모델을 이긴 비결은? InstructGPT 논문을 해부하며, ChatGPT를 탄생시킨 RLHF 기술을 처음부터 쉽게 풀어낸다.
코어닷투데이31분