AI 모델 훈련 스택의 중요성과 접근성을 강조하는 글입니다.
이 글은 AI 모델 훈련 스택이 마법 같지 않아야 한다고 주장합니다. OpenAI부터 nanoGPT까지 훈련 스택의 투명성을 강조하며, 다양한 상황에서 모델을 활용하는 방법을 탐구합니다. 또한, Andrej Karpathy의 인사이트를 통해 훈련 과정이 실제 애플리케이션에 어떻게 영향을 미치는지를 설명합니다.
The article emphasizes the importance and accessibility of AI model training stacks.
This article argues that the training stack of AI models should not feel magical. It discusses the importance of transparency in the training stacks from OpenAI to nanoGPT and explores how models can be utilized in various scenarios. Additionally, it incorporates insights from Andrej Karpathy, outlining how the training process impacts real-world applications.