<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>멀티모달 on 워프스페이스 블로그</title><link>https://blog.caveduck.io/ko/tags/%EB%A9%80%ED%8B%B0%EB%AA%A8%EB%8B%AC/</link><description>Recent content in 멀티모달 on 워프스페이스 블로그</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.caveduck.io/ko/tags/%EB%A9%80%ED%8B%B0%EB%AA%A8%EB%8B%AC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLM 입문: 트랜스포머부터 멀티모달까지</title><link>https://blog.caveduck.io/ko/posts/llm-training-60min/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.caveduck.io/ko/posts/llm-training-60min/</guid><description>RNN 시절의 한계에서 출발해 트랜스포머가 어떻게 동작하는지, 이후 어떤 개선이 붙었는지, 크게 키운 LLM이 무엇을 할 수 있게 되었는지, 그리고 이미지를 보는 LLM이 어떻게 만들어지는지를 정리합니다.</description></item></channel></rss>