{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "vscode": {
          "languageId": "plaintext"
        }
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# Part 7.2: Transformer와 LLM 원리\n",
        "\n",
        "이 노트북에서는 **Transformer 아키텍처**의 핵심 개념과 **대규모 언어모델(LLM)**의 원리를 학습합니다.\n",
        "\n",
        "## 학습 목표\n",
        "- Attention 메커니즘의 이해\n",
        "- Self-Attention과 Multi-Head Attention 구현\n",
        "- Transformer 인코더/디코더 구조 학습\n",
        "- 간단한 Transformer 모델 구현\n",
        "\n",
        "## 실습 내용\n",
        "1. Attention 메커니즘 구현\n",
        "2. Multi-Head Attention 구현  \n",
        "3. Positional Encoding\n",
        "4. 간단한 Transformer 블록 구현\n"
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "language_info": {
      "name": "python"
    }
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  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 2
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