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역전파 — 모델이 배우는 방식
NETWORK · 4 → 6 → 6 → 3 · 30%
● forward● gradient● weight
LOSS OVER TIME
↓ 0.94 → 0.09
→
PHASE
Forward Pass
입력 → 출력으로 신호 흐름
"타이레놀 500mg 하루 3회" 입력이 층을 지나며 출력 후보 3개로 변환. 모델은 "1일 2회"를 0.60 확률로 선택 — 오답.
🩺 약사가 복약지도를 자신있게 설명하는 순간
⚙ PRINCIPLE
"틀림 → 거슬러 올라가 책임 분배 → 조금씩 고치기". 사전학습은 이 4단계를 수조 번 반복한 결과. 약사 전문성도 본질적으로 같은 루프.
✦ META
추론(inference)은 forward만. 학습(training)은 forward + backward + update. 약사가 ChatGPT에 물을 때는 inference — 모델은 배우지 않는다.