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TOKEN LAB / LEARN BY DOING

직접 실험하며 배우는 AI 엔지니어링.

LLM, RAG, 에이전트, 평가, 추론. 예측하고 변수를 바꾸고 실행하여 근거를 확인하세요.

50인터랙티브 실험500연습 문제0API keys

10개 엔진을 활용한 50개 실험이며 각각 다른 가설과 설정을 제공합니다.

01어텐션과 마스크02임베딩 기하03KV 캐시와 페이징04신경망 학습05제한된 에이전트06하이브리드 검색과 재정렬07LLM 심판 감사08모델 라우팅과 폴백09양자화와 이상치10요청 캐시와 TTL

기술 설명, 매개변수 이름과 참고 답변은 현재 영어입니다.

어텐션과 마스크

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

01

인과 어텐션 기준

Future positions must receive zero probability.

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02

양방향 문맥

Removing the mask exposes future keys.

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03

집중된 어텐션

Larger logits concentrate probability on the largest visible score.

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04

균일한 어텐션

Equal visible logits yield uniform weights.

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05

부드러운 어텐션

A smaller scale moves weights toward uniform without changing visibility.

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임베딩 기하

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

06

코사인 최근접

A large document norm should not dominate cosine ranking.

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07

내적의 크기 편향

The long vector may outrank a better-aligned short vector.

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08

쿼리 회전

Rotating the query changes which document aligns best.

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09

반대 방향

Opposite vectors receive negative cosine scores.

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10

영벡터 경계

The lab returns zero scores for an undefined cosine denominator.

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KV 캐시와 페이징

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

11

GQA 기준

Eight KV heads use one quarter the cache of 32 heads.

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12

멀티헤드 캐시

More KV heads scale cache bytes linearly.

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13

멀티쿼리 캐시

One KV head sharply reduces logical cache size.

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14

긴 문맥 배치

Sequence and batch size multiply memory demand.

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15

페이지 단편화

One extra token allocates an additional page per sequence.

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신경망 학습

작은 신경망을 학습하고 결정 경계를 관찰하세요.

16

XOR 사분면 학습

A nonlinear hidden layer can fit this non-linearly separable task.

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17

은닉층 용량 부족

One hidden unit limits the available decision boundaries.

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18

느린 학습

A lower learning rate may need more epochs.

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19

원형 분류

The hidden layer can approximate a curved boundary.

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20

시드 민감도

Initialization and sampled data affect the learning trajectory.

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제한된 에이전트

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

21

사람의 승인 단계

A write pauses without the mock approval toggle.

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22

승인된 모의 쓰기

Approval permits only the local mock write.

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23

도구 허용 목록

A disallowed calculator call stops the workflow.

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24

예산 소진

The second paid action is blocked before exceeding budget.

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25

메모리 잘라내기

Only the latest result survives FIFO truncation.

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하이브리드 검색과 재정렬

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

26

하이브리드 결합

Combining independent ranks can promote shared candidates.

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27

어휘 검색만

Exact query words alone set the ranking.

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28

벡터 검색만

Only vector direction determines the ranking.

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29

오라클 재정렬 상한

Perfect labels can improve ordering only inside the candidate pool.

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30

후보 부족

Even an oracle cannot recover documents excluded before reranking.

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LLM 심판 감사

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

31

심판의 혼합 일치율

Agreement and order consistency measure different properties.

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32

완벽한 일치

Perfect labels yield agreement and consistency of one.

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33

항상 첫 번째 선택

Selecting the first position fails swap consistency.

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34

무승부가 많은 데이터

A large tie class can make aggregate agreement misleading.

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35

일관되게 틀리는 심판

A judge can be order-consistent and disagree with every human label.

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모델 라우팅과 폴백

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

36

2단계 라우팅

Most traffic uses the cheap path; failures add strong-model cost.

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37

강력한 모델만

Strong-only routing provides a simple cost baseline.

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38

빈번한 폴백

High fallback frequency can erase routing savings.

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39

저비용 모델 장애

Every request pays both cost and latency before successful fallback.

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40

기본 모델 장애 없음

Expected cost is a weighted average without retries.

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양자화와 이상치

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

41

4비트 양자화

Fewer representable values introduce rounding error.

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42

8비트 복원

More quantization levels usually reduce reconstruction error.

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43

2비트 스트레스 테스트

Only three signed levels preserve little detail.

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44

이상치가 지배하는 스케일

An outlier enlarges the global step and collapses small values.

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45

모든 값이 0인 텐서

The zero-range safeguard reconstructs all zeros exactly.

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요청 캐시와 TTL

방법을 읽고 입력 하나를 바꾸어 내보낸 결과를 비교하세요.

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지역성 기준

Repeated keys can avoid repeated model work.

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47

용량 부족 스래싱

A tiny cache evicts useful entries before reuse.

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48

TTL 만료

Entries expire at the next request with this interval.

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49

높은 재사용 부하

Temporal locality improves the hit rate.

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50

모두 고유한 요청

Unique keys provide no exact-match cache savings.

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Tokenizers · RAG chunking · Sampling · Evals

외부 API 없는 로컬 교육용 실험입니다. 합성 데이터는 운영 환경 측정이 아닙니다.