hongsw · April 5, 2025 05:49 · Apr 1, 2025 · Apr 1, 2025 · Apr 1, 2025
diff --git a/From_Mathematical_Foundations_to_Modern_AI_Transformer_Evolution_Diagram.md b/From_Mathematical_Foundations_to_Modern_AI_Transformer_Evolution_Diagram.md
@@ -6,14 +6,20 @@ flowchart TB
         PARSE["구문 분석 트리<br>- 문장 구조 표현<br>- 계층적 분석<br>- 의미 파악 제한"]
     end
 
-    subgraph "대수학적 기반 (1900s~)"
-        LA["선형대수학<br>(Linear Algebra)"]
-        SVD["특이값 분해<br>(SVD)<br>- 행렬을 직교행렬과 대각행렬로 분해<br>- 데이터의 주요 방향성 파악"]
-        PCA["주성분 분석<br>(PCA)<br>- 고차원 데이터에서 중요한 구조적 정보 추출"]
-        OB["직교 기저<br>(Orthogonal Basis)<br>- 벡터 공간 표현"]
-        DOT["내적 연산<br>(Dot Product)<br>- 벡터 간 유사도 계산"]
-        MLE["최대우도법<br>(Maximum Likelihood Estimation)<br>- 관측 데이터를 설명하는 최적의 모델 파라미터 추정"]
-        IP["정보이론<br>(Information Theory)<br>- 엔트로피, 상호정보량<br>- 분포 간 거리 측정"]
+    subgraph "수학적 기반"
+        subgraph "선형대수학 (Linear Algebra)"
+            LA["선형대수학<br>기본 개념"]
+            SVD["특이값 분해<br>(SVD)<br>- 행렬을 직교행렬과 대각행렬로 분해<br>- 데이터의 주요 방향성 파악"]
+            PCA["주성분 분석<br>(PCA)<br>- 고차원 데이터에서 중요한 구조적 정보 추출"]
+            OB["직교 기저<br>(Orthogonal Basis)<br>- 벡터 공간 표현"]
+            DOT["내적 연산<br>(Dot Product)<br>- 벡터 간 유사도 계산"]
+        end
+        
+        subgraph "확률 및 통계"
+            PROB["확률론"]
+            MLE["최대우도법<br>(Maximum Likelihood Estimation)<br>- 관측 데이터를 설명하는 최적의 모델 파라미터 추정"]
+            IP["정보이론<br>(Information Theory)<br>- 엔트로피, 상호정보량<br>- 분포 간 거리 측정"]
+        end
     end
 
     subgraph "통계적 기법 (1980s~1990s)"
@@ -22,7 +28,6 @@ flowchart TB
     end
 
     subgraph "임베딩 모델 (2013~2014)"
-        NG --> W2V & GLOVE
         W2V["Word2Vec<br>- Skip-gram, CBOW<br>- 로컬 문맥 정보만 반영<br>- 장거리 문맥 정보 부족"]
         GLOVE["GloVe<br>- 단어 공기행렬 활용<br>- 전역 통계 반영<br>- 동적 상호작용 불가"]
     end
@@ -57,46 +62,72 @@ flowchart TB
         ALIGN["정렬 기술<br>- RLHF(인간 피드백 강화학습)<br>- Constitutional AI<br>- 다중 목표 최적화"]
     end
 
+    %% 전통적 접근법 내부 연결
     SYM --> RULE --> PARSE
+    
+    %% 전통적 접근법과 통계적 기법 연결
     SYM --> NG
     PARSE --> NG
     
-    LA --> SVD & OB & DOT & MLE & IP
+    %% 수학적 기반 내부 연결
+    LA --> SVD & OB & DOT
+    SVD --> PCA
+    PROB --> MLE & IP
+    
+    %% 수학적 기반과 통계적 기법 연결
     IP --> NG & BS
     MLE --> NG & BS
     BS --> NG
-    SVD --> PCA
+    
+    %% 수학적 기반과 임베딩 모델 연결
     OB & DOT --> W2V & GLOVE
     PCA --> W2V & GLOVE
     MLE --> W2V & GLOVE
-    NG --> W2V & GLOVE
     IP --> W2V
+    
+    %% 통계적 기법과 임베딩 모델 연결
+    NG --> W2V & GLOVE
+    
+    %% 임베딩 모델과 시퀀스 모델 연결
     W2V & GLOVE --> RNN
+    
+    %% 시퀀스 모델 내부 연결
     RNN --> LSTM
     LSTM --> S2S
     MLE --> S2S
     S2S --> ATT
     LSTM --> ATT
+    
+    %% 시퀀스 모델과 Transformer 연결
     ATT --> SA & MHA
     DOT --> SA
     MLE --> SA
+    
+    %% Transformer 내부 연결
     PE & MHA & SA & LN & FFN --> TF
+    
+    %% Transformer와 Transformer 기반 모델 연결
     LSTM --> ELMO
     ELMO --> BERT
     TF --> BERT & GPT & T5
+    
+    %% Transformer 기반 모델과 이후 발전 방향 연결
     BERT & GPT & T5 --> SCALING & EFFIC & ARCH & ALIGN
 
+    %% 스타일 정의
     style RULE fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     style SYM fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     style PARSE fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     
-    style LA fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style LA fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
     style SVD fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
     style PCA fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
     style OB fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
     style DOT fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
-    style MLE fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
-    style IP fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
+    
+    style PROB fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style MLE fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style IP fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
     
     style NG fill:#ffebcc,stroke:#333,stroke-width:1px
     style BS fill:#ffebcc,stroke:#333,stroke-width:1px
@@ -114,7 +145,7 @@ flowchart TB
     style SA fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     style FFN fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     style LN fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
-    style TF fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
+    style TF fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
     
     style ELMO fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px
     style BERT fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px

diff --git a/From_Mathematical_Foundations_to_Modern_AI_Transformer_Evolution_Diagram.md b/From_Mathematical_Foundations_to_Modern_AI_Transformer_Evolution_Diagram.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+```mermaid
+flowchart TB
+    subgraph "자연어 처리 전통적 접근법 (1950s~1980s)"
+        RULE["규칙 기반 시스템<br>- 문법 규칙 수동 정의<br>- 전문가 지식 기반<br>- 확장성 한계"]
+        SYM["기호주의 접근법<br>- 형식 언어 및 문법<br>- 논리 기반 추론<br>- 애매성 처리 어려움"]
+        PARSE["구문 분석 트리<br>- 문장 구조 표현<br>- 계층적 분석<br>- 의미 파악 제한"]
+    end
+
+    subgraph "대수학적 기반 (1900s~)"
+        LA["선형대수학<br>(Linear Algebra)"]
+        SVD["특이값 분해<br>(SVD)<br>- 행렬을 직교행렬과 대각행렬로 분해<br>- 데이터의 주요 방향성 파악"]
+        PCA["주성분 분석<br>(PCA)<br>- 고차원 데이터에서 중요한 구조적 정보 추출"]
+        OB["직교 기저<br>(Orthogonal Basis)<br>- 벡터 공간 표현"]
+        DOT["내적 연산<br>(Dot Product)<br>- 벡터 간 유사도 계산"]
+        MLE["최대우도법<br>(Maximum Likelihood Estimation)<br>- 관측 데이터를 설명하는 최적의 모델 파라미터 추정"]
+        IP["정보이론<br>(Information Theory)<br>- 엔트로피, 상호정보량<br>- 분포 간 거리 측정"]
+    end
+
+    subgraph "통계적 기법 (1980s~1990s)"
+        NG["N-gram 모델<br>- 연속된 n개 토큰의 통계<br>- 마르코프 가정 기반<br>- 희소성 문제와 저장 공간 제약"]
+        BS["Back-off & Smoothing<br>- 희소 데이터 처리<br>- 관측되지 않은 패턴 확률 추정"]
+    end
+
+    subgraph "임베딩 모델 (2013~2014)"
+        NG --> W2V & GLOVE
+        W2V["Word2Vec<br>- Skip-gram, CBOW<br>- 로컬 문맥 정보만 반영<br>- 장거리 문맥 정보 부족"]
+        GLOVE["GloVe<br>- 단어 공기행렬 활용<br>- 전역 통계 반영<br>- 동적 상호작용 불가"]
+    end
+
+    subgraph "시퀀스 모델 (2014~2017)"
+        RNN["RNN 구조<br>- 순환 연결<br>- 시퀀스 처리의 기초<br>- 기울기 소실/폭발 문제"]
+        LSTM["LSTM & GRU<br>- 장기 의존성 문제 해결<br>- 게이트 메커니즘 도입"]
+        S2S["Seq2Seq<br>- 고정 크기 컨텍스트 벡터<br>- 긴 시퀀스에서 정보 손실"]
+        ATT["Attention Mechanism<br>- 입력 시퀀스에 동적 가중치 할당<br>- 정보 압축 문제 해결"]
+    end
+
+    subgraph "Transformer (2017)"
+        PE["위치 인코딩<br>(Positional Encoding)<br>- 순서 정보 삽입<br>- 상대적/절대적 위치 표현"]
+        MHA["Multi-Head Attention<br>- 다양한 관점의 Attention<br>- 서로 다른 표현 공간 학습"]
+        SA["Self-Attention<br>- QKV 벡터의 내적과 Softmax<br>- 모든 토큰 쌍의 유사도 계산<br>- 병렬 연산과 전역 문맥 처리"]
+        FFN["Position-wise Feedforward Network<br>- Attention 정보의 비선형 변환<br>- 표현력 강화"]
+        LN["Layer Normalization<br>- 학습 안정화<br>- 기울기 문제 완화"]
+        TF["Transformer 아키텍처<br>- RNN의 순차적 처리 문제 해결<br>- 장기 의존성 문제 해결"]
+    end
+
+    subgraph "Transformer 기반 모델 (2018~2020)"
+        ELMO["ELMo<br>- 양방향 LSTM 활용<br>- 문맥적 단어 임베딩<br>- 전이 학습 접근법"]
+        BERT["BERT<br>- 양방향 인코더<br>- 마스킹 기반 사전 학습<br>- 문맥적 표현"]
+        GPT["GPT<br>- 단방향 디코더<br>- 자기회귀 언어 모델<br>- 생성 능력"]
+        T5["T5<br>- 모든 NLP 작업을 텍스트-투-텍스트로 통합<br>- 다양한 손상 기법 적용"]
+    end
+
+    subgraph "Transformer 이후 발전 방향 (2020~현재)"
+        SCALING["대규모화(Scaling)<br>- GPT-3/4/5, PaLM, LLaMA<br>- 수천억 파라미터 규모<br>- 새로운 능력 발현(Emergence)"]
+        EFFIC["효율성 개선<br>- Performer, Reformer<br>- FLASH Attention<br>- Mixture of Experts(MoE)"]
+        ARCH["아키텍처 발전<br>- Mamba(State Space Models)<br>- RetNet(Retention Network)<br>- Multimodal Transformers"]
+        ALIGN["정렬 기술<br>- RLHF(인간 피드백 강화학습)<br>- Constitutional AI<br>- 다중 목표 최적화"]
+    end
+
+    SYM --> RULE --> PARSE
+    SYM --> NG
+    PARSE --> NG
+    
+    LA --> SVD & OB & DOT & MLE & IP
+    IP --> NG & BS
+    MLE --> NG & BS
+    BS --> NG
+    SVD --> PCA
+    OB & DOT --> W2V & GLOVE
+    PCA --> W2V & GLOVE
+    MLE --> W2V & GLOVE
+    NG --> W2V & GLOVE
+    IP --> W2V
+    W2V & GLOVE --> RNN
+    RNN --> LSTM
+    LSTM --> S2S
+    MLE --> S2S
+    S2S --> ATT
+    LSTM --> ATT
+    ATT --> SA & MHA
+    DOT --> SA
+    MLE --> SA
+    PE & MHA & SA & LN & FFN --> TF
+    LSTM --> ELMO
+    ELMO --> BERT
+    TF --> BERT & GPT & T5
+    BERT & GPT & T5 --> SCALING & EFFIC & ARCH & ALIGN
+
+    style RULE fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style SYM fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style PARSE fill:#fff0e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    
+    style LA fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style SVD fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style PCA fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style OB fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style DOT fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style MLE fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
+    style IP fill:#f0f0ff,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
+    
+    style NG fill:#ffebcc,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style BS fill:#ffebcc,stroke:#333,stroke-width:1px
+    
+    style W2V fill:#e6f3ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style GLOVE fill:#e6f3ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    
+    style RNN fill:#e6ffe6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style LSTM fill:#e6ffe6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style S2S fill:#e6ffe6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style ATT fill:#e6ffe6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    
+    style PE fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style MHA fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style SA fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style FFN fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style LN fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style TF fill:#ffe6e6,stroke:#333,stroke-width:1px,stroke-dasharray: 5 5
+    
+    style ELMO fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style BERT fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style GPT fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style T5 fill:#d6f5d6,stroke:#333,stroke-width:1px
+    
+    style SCALING fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style EFFIC fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style ARCH fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+    style ALIGN fill:#e6f7ff,stroke:#333,stroke-width:1px
+```