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알림을 켜는 방법

이 브라우저 또는 주소에서는 알림을 사용할 수 없습니다. 지원되는 브라우저로 보안 연결된 SONUB 사이트에 접속해 주세요.

알림이 차단되어 있으면 브라우저 설정에서 허용해 주세요.

  1. 주소 표시줄 옆의 사이트 설정 또는 브라우저의 사이트 설정을 열고, 이 사이트의 알림을 허용으로 바꾸세요.
  2. 기기 설정에서 브라우저 알림을 허용하고 방해 금지 또는 집중 모드를 확인하세요.
  3. SONUB으로 돌아와 페이지를 새로고침한 뒤 벨을 눌러 알림을 켜세요.

iPhone 또는 iPad에서는 SONUB을 홈 화면에 추가하고 거기에서 연 뒤 알림을 허용하세요.

해부학

요청이 가는 길

로봇 안내원이 질문 카드를 많은 전문가 책상 가운데 세 곳으로만 보내고, 불이 켜진 그 세 전문가만 일하는 사무실 그림

큰 그림 — 다섯 군데

  • 내 컴퓨터
  • 멀리 있는 기계
1

내 컴퓨터의 프로그램

··앱. 내 요청을 받아서 무엇을 보낼지 정합니다.

1번과 5번은 같은 내 컴퓨터예요

3번 칸을 열어 보면

한 번
  1. 의 큰 파일들에 된 숫자와 을 불러올 때 필요한 정보가 담겨 있습니다.
  2. 이 그것을 읽어 계산 전용 부품 위에 올려 두고, 그대로 켜 둡니다.
매번
  1. 문지기가 열쇠를 확인하고, 요청은 차례를 기다립니다.
  2. 이미 올라가 있는 그 숫자로 계산이 돌아갑니다.

한 단계씩

여덟 단계입니다. 여덟 번째에서 길이 둘로 갈립니다.

1

내가 보냅니다

키보드와 마우스는 를 거치고, 운영체제가 지금 내가 보고 있는 에게 신호를 건넵니다. 마이크는 다릅니다 — 내가 허락할 때만 프로그램이 소리를 받아 로 글자를 만들거나, 소리를 직접 들을 수 있는 에게 그대로 보냅니다.

길은 하나가 아니라 둘입니다

이 둘을 한 줄기로 그리는 데서 무서운 오해가 생깁니다. 둘은 같지 않습니다.

8 여기서 길이 갈립니다

대화만

  1. 화면에 글자
  2. 여기서 끝
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글자가 화면에 흐르고 그것으로 끝납니다. 에는 아무 일도 일어나지 않습니다. 이 사이트의 리엔 학습 도우미가 이 길입니다.

손을 빌림

  1. 도구 요청 찾아내기
  2. 허락 묻기
  3. 실제로 하기
  4. 결과 담기

결과는 2단계 가방에 담겨 3단계로 다시 나갑니다

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돌아오는 것은 여전히 글자뿐입니다. 그 글자가 "이 파일을 고쳐" 같은 이면, 내 컴퓨터의 이 그것을 확인하고 대신 움직입니다. 그리고 그 결과를 2단계의 가방에 담아 3단계로 다시 보내면서 대화가 이어집니다. 사람들이 라고 부르는 것이 이 반복입니다.

잘 만든 프로그램은 파일을 지우거나 명령을 실행하기 전에 나에게 묻습니다. 묻지 않게 바꾸는 것도 사람이 정합니다. 그 물음이 안전장치이고, 그것을 지키는 것은 모델에게 건네는 공손한 지시가 아니라 프로그램입니다.

위험한 명령을 확인하는 습관 익히기

굳이 비유하자면

  • 몸 하나가 계산 부품을 갈아 끼웁니다. 같은 에 내일은 다른 회사의 모델을 달 수 있습니다.

  • 같은 계산 부품이 서로 모르는 수많은 사람의 요청을 동시에 처리합니다. 살아 있는 것이라면 있을 수 없는 일입니다.

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모델은 계산만 하는 부품이고, 몸은 내 컴퓨터의 프로그램이나 그것을 둘러싼 서비스입니다. 계산 부품에는 손이 없습니다 — 스스로 파일을 만들 수도, 앱을 켤 수도 없습니다. 글로 부탁할 수 있을 뿐입니다. 실제로 움직이는 것은 언제나 프로그램이고, 허락받은 만큼만 움직입니다.

두 가지만 더

계산 기계가 늘 멀리 있는 것은 아닙니다

지금 이 사이트가 바로 그 그림입니다

요청이 지나가는 세 가지 길
1 · 내 2 · 3 · 원격 기계 4 · 계산 5 · 내 화면
내 안에서 예 아니요 아니요 예 예
우리 를 거쳐서 예 예 예 예 예
멀리 있는 회사의 기계에서 예 예 예 예 예

가운데 길(우리 를 거쳐서)도 실제 계산은 세 번째 길, 멀리 있는 회사의 기계에서 일어납니다. 우리 서버는 요청을 확인하고 실어 나를 뿐입니다.

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작은 모델은 내 컴퓨터 안에서 돌 수 있습니다. 이 사이트의 음성이 그렇습니다 — 을 한 번 내려받고 나면, 글을 말소리로 바꾸는 일은 내 기기에서 일어납니다. 대화는 다릅니다. 대화 메시지는 여전히 SONUB 을 거쳐 서비스로 갑니다.

리엔 학습 도우미를 열어 무엇이든 물어보세요. 가 우리 서버로 보내고, 우리 서버가 멀리 있는 계산 기계에 넘깁니다. 글자가 조각으로 돌아오는 것이 6단계, 그 글자가 화면에서 늘어나는 것이 7단계입니다. 리엔은 대화만 하는 길에 있어서, 내 컴퓨터의 파일에는 손을 대지 않습니다.

리엔 학습 도우미가 그렇습니다. 우리 서버는 요청을 넘겨줄 뿐, 모델을 돌리지는 않습니다.

계산이 실제로 일어나는 곳입니다. 그 안에서 어떤 런타임을 쓰는지는 공개돼 있지 않습니다.

어른을 위한 주석

조금 더 정확한 표현이 필요한 분을 위해 덧붙입니다.

토큰

모델은 낱말을 읽지 않습니다. 가 글을 으로 자르는데, 낱말 하나가 통째로 한 토큰이 되기도 하고 글자 몇 개나 하나가 한 토큰이 되기도 합니다. 그리고 각 토큰은 숫자가 됩니다. 모델마다 자르는 법이 달라서, 같은 글도 토큰 수가 다르게 셀 수 있습니다.

스트리밍

만들어지는 대로 부분 출력을 밀어 보내며, 보통 를 씁니다. 조각의 크기는 제품마다 다릅니다 — 토큰 하나가 아니라 문장 단위로 보내는 것도 있습니다.

모델의 종류

(큰 언어 모델), (작은 언어 모델), (그림까지 함께 보는 모델), 그리고 이미지·영상을 만드는 이 있습니다. LLM 과 SLM 은 주로 크기가 다르고, VLM 은 그림도 읽으며, 확산 모델은 글이 아니라 그림·영상을 내놓습니다.

뽑는 방식

다음 토큰을 어떻게 고를지는 설정입니다. 를 내리면 가장 높은 점수를 더 자주 골라 같은 입력에 더 비슷한 답이 나오고, 올리면 답이 더 달라집니다. 0 으로 두어도 실제 서비스가 언제나 똑같은 답을 약속하지는 않으며, 한결같은 답이 더 맞는 답인 것도 아닙니다.

RAG · MCP · 스킬

가방에 무언가를 더 담는 방법들의 이름입니다. 는 문서를 검색해 찾은 것을 붙이고, 는 도구를 연결하는 흔한 방식이며, 은 미리 준비해 둔 지시문 묶음입니다. 이 가운데 무엇을 쓸 수 있는지는 앱의 설정과 이 정합니다 — 모델 혼자 정하지 못합니다.

모델을 돌리는 프로그램(런타임)

이 사이트가 실제로 쓰는 것은 ()과 ()입니다. 서버에서 큰 언어 모델을 돌릴 때는 같은 일을 하는 다른 프로그램들 — · · 등 — 을 씁니다. 어느 회사가 무엇을 쓰는지는 공개돼 있지 않습니다.

가중치·파라미터 수와 용량 공식

가중치·파라미터 수와 용량 공식

는 으로 얻은 숫자입니다. 에는 가중치와 등 학습으로 정한 값이 포함됩니다. 70B 은 파라미터가 약 700억 개라는 뜻이며, 는 그 개수가 아니라 숫자 하나를 저장하는 수를 줄입니다. 여기서 가중치 용량은 이러한 모델 파라미터 전체를 저장하는 용량을 뜻합니다.

가중치 용량(바이트) ≈ 파라미터 수 × 숫자당 저장 비트 수 ÷ 8. 1바이트가 8비트라서 8로 나눕니다. 70B를 4비트로 저장하면 70,000,000,000 × 4 ÷ 8 = 35,000,000,000바이트, 즉 십진 단위로 35GB입니다. 양자화 부가 정보와 실행 작업 는 제외한 값입니다.

Q4·Q6·Q8 — 같은 숫자를 더 작은 공간에

Q4·Q6·Q8 — 같은 숫자를 더 작은 공간에

·Q6·Q8은 보통 하나를 대략 4·6·8로 저장한다는 뜻입니다. 같은 70B 의 이론상 용량은 각각 35GB·52.5GB·70GB입니다. 16비트 기준 140GB와 비교하면 25%·37.5%·50%입니다.

이는 정확한 다운로드 크기가 아닌 어림값입니다. 같은 방식은 여러 를 섞고 ·를 더합니다. 양자화는 숫자를 더 거칠게 근사하므로 답변 품질이 떨어질 수 있으며, 를 없애는 작업은 아닙니다.

70B의 이론상 가중치 용량(십진 GB)
  • FP16 / BF16 140 GB · 100%
  • Q8 70 GB · 50%
  • Q6 52.5 GB · 37.5%
  • Q4 35 GB · 25%
양자화하지 않은 원본은 항상 16비트일까?

양자화하지 않은 원본은 항상 16비트일까?

아닙니다. 공개 의 원본 는 또는 BF16인 경우가 많으며, 둘 다 16 형식입니다. 숫자당 저장 용량은 같지만 표현 범위와 는 다릅니다. 여기서는 비교를 위해 16비트 원본을 예로 듭니다.

원본이라는 말이 비트 수를 정하지는 않습니다. 된 체크포인트는 (32비트)나 혼합 정밀도일 수도 있고, 이미 된 가중치일 수도 있습니다. 와 실제 을 확인해야 하며, 모든 원본을 16비트라고 부르면 틀립니다.

파일이 작아지면 메모리와 GPU 사용량도 줄까?

파일이 작아지면 메모리와 GPU 사용량도 줄까?

한 를 저장하면 보통 파일이 작아집니다. 이 에서도 압축된 표현을 유지하면 가중치 메모리도 줄어듭니다. 불러올 때만 양자화하면 의 원본 파일은 그대로일 수 있고, 불러오면서 높은 로 풀면 메모리는 다시 커질 수 있습니다.

메모리 ≈ 가중치 + + 임시 + 런타임 입니다. 가중치를 양자화해도 KV 캐시까지 자동으로 양자화되지는 않습니다. 대화가 길거나 동시 요청이 많으면 가 더 필요할 수 있습니다. · 사용률과 속도는 수에 정비례하지 않으며, 지원·값을 푸는 계산· 이동의 영향을 받습니다.

모델은 숫자와 프로그램이 들어 있는 파일 하나일까?

모델은 숫자와 프로그램이 들어 있는 파일 하나일까?

일반적인 다운로드에서 가장 큰 부분은 로 묶인 된 숫자입니다. 파일 하나에 담기도 하고 여러 조각으로 나누기도 하며, 설정· 파일이 따로 있을 수 있습니다. 설정은 모델 구조를 기술하고, 토크나이저는 글자 조각을 로 바꿉니다.

는 텐서·구조 ·토크나이저 정보를 함께 담을 수 있습니다. Safetensors는 텐서와 메타데이터를 저장하며 구조 설정은 흔히 별도 파일입니다. 는 도 기술할 수 있습니다. 구조를 기술하는 것과 실행 엔진을 포함하는 것은 다릅니다. · 같은 은 이 정보를 읽고 ·로 계산하는 별도의 입니다.

요리법·계량한 재료·요리사로 비유할 수 있습니다. 모델은 어떤 계산을 할지와 학습된 값을 제공하고, 런타임은 그 순서대로 실행합니다. 일반적인 모델 파일 안에 실행 프로그램 전체가 들어 있다고 설명하면 오해가 생깁니다.

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