Neural Network(신경망)이란?
Neural Network는 생물학적 뉴런의 연결 방식을 본떠 만든 수학적 모델로, 노드(뉴런)와 가중치(연결 강도)로 구성됩니다. 입력이 여러 층을 거쳐 예측을 만들고, 학습은 가중치를 조정해 예측 정확도를 높이는 과정입니다. 모든 LLM, Transformer, CNN, RNN은 신경망의 다른 아키텍처입니다.
실용 이해: 수학을 몰라도 됩니다. 신경망을 “데이터로부터 학습할 수 있는 거대한 함수"라고 생각하면 됩니다. 문장을 넣으면 다음 토큰이 나오고, 이미지를 넣으면 “고양이"라는 답이 나옵니다. Claude Opus는 수천억 개의 파라미터를 갖고 있으며, 각각이 하나의 가중치입니다. 이것이 “모델이 크다"는 말의 진짜 의미입니다.