[MIT AI Lecture: Deep Learning 21] LLM(대규모 언어 모델) | LLM의 치명적 한계와 '생각의 사슬'의 마법 | 인공지능 지능의 미

00:00 대규모 언어 모델(LLM)의 도입과 기묘한 모순에 대한 소개 01:43 언어 모델의 핵심 원리: 다음 단어 예측(Next Token Prediction) 06:10 자연어 처리의 패러다임 전환: 미세 조정에서 프롬프팅으로 06:11 Auto-inserted (Missing) 06:12 Auto-inserted (Missing) 06:13 인컨텍스트 학습(In-Context Learning)의 원리와 감정 분류 예시 06:14 논리적 추론의 병목 현상과 테니스 공 문제 사례 06:15 연산 과정에서의 중간 상태 부재와 논리적 오류의 원인 07:14 생각의 사슬(Chain of Thought) 기법과 '단계별로 생각해보기'의 효과 09:59 Auto-inserted (Missing) 10:00 Auto-inserted (Missing) 10:01 Auto-inserted (Missing) 10:02 Auto-inserted (Missing) 10:03 Auto-inserted (Missing) 10:04 Auto-inserted (Missing) 10:05 현대 LLM 스택 요약 및 인지 엔진 시대의 지능의 청사진