자료와 모델을 구분하는 핵심 대비
- 3문장의 대규모 훈련 자료와 5문장의 모델 내부 저장 여부를 대비시킨다.
- 6문장은 새 정보가 들어올 때 바뀌는 것이 원자료의 보관이 아니라 모델 안의 특정 수치임을 밝힌다.
- 마지막 두 문장은 이러한 훈련의 실제 출발점을 대규모 텍스트 수집과 전처리로 제시한다.
부교재 지문 분석 · 빈칸 추론
2027 수능특강 영어독해연습 08강 1번(Exercise 02) 지문 분석
이 지문은 빈칸 추론 유형입니다.
LLM은 대규모 텍스트 수집에서 시작하며, 원자료를 저장하는 대신 모델 매개변수를 조정하며 학습한다.
- 교재
- 2027 수능특강 영어독해연습
- 단원
- 08강
- 번호
- 1번(Exercise 02)
- 유형
- 빈칸 추론
- 학년
- 고3
- 지문 길이
- 8문장 · 약 169단어
- 최종 업데이트
- 2026-10-02
지문 요약
원티치가 저작한 제목과 한 문장 요약입니다.
LLM 훈련의 출발점과 데이터의 역할
The Starting Point of LLM Training
LLM은 대규모 텍스트 수집에서 시작하며, 원자료를 저장하는 대신 모델 매개변수를 조정하며 학습한다.
LLMs begin with large-scale text collection and learn by adjusting model parameters, not storing source data.
글의 구조
〈도입: LLM의 기능과 기반〉 1~2번 문장
LLM은 알고리즘과 방대한 데이터를 바탕으로 인간 언어를 이해·해석·생성하며, 신경망 기반 딥러닝으로 데이터를 처리하고 학습한다.
〈전개: 모델의 학습 방식〉 3~6번 문장
LLM은 페타바이트 규모의 자료로 훈련되고, 모델은 코드와 수치로 이루어지며 원자료 자체를 저장하지 않고 새 정보에 반응해 내부 수치를 조정한다.
〈결론: 훈련의 첫 단계〉 7~8번 문장
여러 필수 단계를 거치는 훈련 과정은 책·기사·웹사이트 등을 포함한 대규모 텍스트 자료의 수집과 전처리에서 보통 시작된다.
수업 포인트
구문·어법 포인트
- 수동태와 축약 관계절의 정보 압축
문장별 설명은 지문분석 PDF에 들어갑니다.
핵심 어휘 미리보기
- Large Language Models
- 대규모 언어 모델
- sophisticated
- 정교한
- enormous
- 방대한
- interpret
- 해석하다
- generate
- 생성하다
- neural networks
- 신경망
- construction
- 구축
- massive
- 대규모의
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자주 묻는 질문
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