# \#how-to-train-your-gpt **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/how-to-train-your-gpt/8812.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [How to Train Your GPT: LLaMA 3 구조를 밑바닥부터 구현하며 배우는 LLM의 원리와 동작](https://discuss.pytorch.kr/t/how-to-train-your-gpt-llama-3-llm/11599)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 12, 2026, 12:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/how-to-train-your-gpt-llama-3-llm/11599 "2026-08-12T12:30:35Z")
How to Train Your GPT 소개 언어 모델을 배우려고 자료를 찾다 보면 두 부류로 갈립니다. 한쪽은 라이브러리 호출 몇 줄로 학습을 끝내서 내부에서 무슨 일이 일어나는지 알려주지 않고, 다른 한쪽은 논문 수준의 표기법으로 시작해 선형대수 기초가 없으면 첫 페이지에서 막힙니다. 특히 어텐션(Attention)은 "쿼리와 키의 내적을 구한다"는 설명까지는 따라가도, 왜 \\sqrt{d\_k} 로 나누는지, 인과 마스크가 정확히 어느 시점에 적용되는지를 스스로 설명할 수 있는 상태로 넘어가기가 어렵습니다. How to Train Your GPT는 그 간극을 메우려고 만들어진 학습용 저장소입니다. 12개 장, 7,500줄이 넘는 분량의 대화형 교재와 함께 RoPE, 어텐션, RMSNorm, SwiGLU, KV 캐시, AdamW, 혼합 정밀도 같은 개별 기법을 다루는 28개의 독립 해설 문서가 들어 있습니다. 모든 코드에 그 줄이 무엇을 하는지(WHAT)와 왜 필요한지(WHY)를 함께 주석으로 붙여 두었고, 토크나이저부터 임베딩, 어텐션, 학습 루프, 추론 엔진까지 독자가 직접 작성하도록 구성했습니다. 저자는 저장소 첫머리에서 자신이 완전히 이해하지 못했던 부분, 특히 어텐션을 제대로 알기 위해 이 자료를 만들었다고 밝히고 있습니다. 구현 대상은 GPT-2 시절 구조가 아니라 공개적으로 문서화된 최신 디코더 전용 트랜스포머입니다. LLaMA 3와 Mistral, Qwen 계열이 사용하는 RoPE, RMSNorm, SwiGLU, 사전 정규화(Pre-Norm)를 그대로 따라가며, 사전 지식은 파이썬 기초만 요구합니다. 본 게시물에서는 이 교재가 어떤 순서로 진행되는지, 실제 구현 코드가 어떤 모습인지, 그리고 어떤 환경에서 돌려볼 수 있는지를 정리합니다. 기존 학습 자료와 How to Train Your GPT의 차이 저자는 대부분의 머신러닝 튜토리얼이 두 함정 중 하나에 빠진다고 정리하면서, 이 교재의 위치를 다음처럼 설명합니다. 항목 얕은 …