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zkywsg/Daily-LLM

1986년 RNN부터 2025년 추론 모델까지 딥러닝과 LLM 아키텍처 계열의 발전을 추적하는 시각적 타임라인 기반 학습 로드맵입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

Daily-LLM은 딥러닝과 대규모 언어 모델을 위한 이중 언어 학습 경로입니다. CNN과 RNN/LSTM부터 Transformers, BERT와 GPT, diffusion models, LoRA fine-tuning, RLHF, mixture-of-experts, RAG와 에이전트, o1과 R1 같은 추론 모델에 이르기까지 분야를 19개 아키텍처 계열로 정리합니다. 각 계열은 별도의 디렉터리로 구성되며, 연도별 색인은 TIMELINE.md에 생성됩니다.

문서 모듈 외에도 저장소에는 타임라인 및 계열별 보기 기능을 갖춘 로컬 인터랙티브 웹 페이지와 projects 디렉터리의 여러 계열을 아우르는 프로젝트가 포함되어 있습니다. 활성화 함수, 역전파, 옵티마이저, 정규화, 어텐션 같은 기초 주제는 별도의 foundations 섹션에 모았습니다.

주요 아이디어가 시간의 흐름에 따라 어떻게 연결되었는지 이해하고 싶거나, 알고리즘 면접을 준비하며 주요 모델 계열을 체계적으로 살펴보고 싶은 개발자에게 유용합니다.

핵심 기능

  • 011986년부터 2025년까지 19개 모델 계열을 타임라인으로 정리하며, 각 계열은 별도의 디렉터리에 구성
  • 02타임라인 및 계열별로 둘러볼 수 있는 로컬 인터랙티브 웹 페이지
  • 03전용 projects 폴더에 여러 계열을 아우르는 실습 프로젝트 수록
  • 04활성화 함수, 역전파, 옵티마이저, 어텐션을 다루는 foundations 섹션
  • 05영어와 중국어 간체로 제공되는 이중 언어 문서

활용 사례

  • 딥러닝 아키텍처가 어떻게 발전했는지 체계적으로 살펴보기
  • 머신러닝 및 LLM 알고리즘 면접 준비
  • diffusion models나 RAG 같은 특정 계열의 입문 자료 찾기

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/zkywsg/Daily-LLM.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd Daily-LLM
  3. 3

    requirements.txt에서 종속성을 설치합니다

    pip install -r requirements.txt

사용 전 알아둘 점

  • 이 자료는 학습 로드맵이자 학습 자료이며, 소프트웨어 라이브러리나 애플리케이션이 아닙니다.

포함된 컬렉션

자연어 처리 도구 및 라이브러리

토픽

#deep-learning#llm#machine-learning#transformer#tutorial#nlp#pytorch#cv#leetcode#leetcode-python

자주 묻는 질문

Daily-LLM은(는) 무엇인가요?
1986년 RNN부터 2025년 추론 모델까지 딥러닝과 LLM 아키텍처 계열의 발전을 추적하는 시각적 타임라인 기반 학습 로드맵입니다. Daily-LLM은 딥러닝과 대규모 언어 모델을 위한 이중 언어 학습 경로입니다. CNN과 RNN/LSTM부터 Transformers, BERT와 GPT, diffusion models, LoRA fine-tuning, RLHF, mixture-of-experts, RAG와 에이전트, o1과 R1 같은 추론 모델에 이르기까지 분야를 19개 아키텍처 계열로 정리합니다. 각 계열은 별도의 디렉터리로 구성되며, 연도별 색인은 TIMELINE.md에 생성됩니다.
Daily-LLM은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Daily-LLM은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Daily-LLM은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
6개월 이내 업데이트. Daily-LLM의 마지막 커밋은 2026년 9월 25일입니다.
Daily-LLM은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
딥러닝 아키텍처가 어떻게 발전했는지 체계적으로 살펴보기 머신러닝 및 LLM 알고리즘 면접 준비 diffusion models나 RAG 같은 특정 계열의 입문 자료 찾기
Daily-LLM는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/zkywsg/Daily-LLM.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd Daily-LLM requirements.txt에서 종속성을 설치합니다: pip install -r requirements.txt
Daily-LLM은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/zkywsg/Daily-LLM

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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