PES
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알림을 켜는 방법

이 브라우저 또는 주소에서는 알림을 사용할 수 없습니다. 지원되는 브라우저로 보안 연결된 PES 사이트에 접속해 주세요.

알림이 차단되어 있으면 브라우저 설정에서 허용해 주세요.

  1. 주소 표시줄 옆의 사이트 설정 또는 브라우저의 사이트 설정을 열고, 이 사이트의 알림을 허용으로 바꾸세요.
  2. 기기 설정에서 브라우저 알림을 허용하고 방해 금지 또는 집중 모드를 확인하세요.
  3. PES로 돌아와 페이지를 새로고침한 뒤 벨을 눌러 알림을 켜세요.

iPhone 또는 iPad에서는 PES를 홈 화면에 추가하고 거기에서 연 뒤 알림을 허용하세요.
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AI 해부학

요청이 가는 길

도구를 선택적으로 사용하는 클라우드 텍스트 도우미의 대표 경로예요. 로컬·멀티모달 모델과 제공자에 따라 경로가 달라지며 번호는 이를 단순화한 설명이에요.

전체 길을 여덟 칸으로 봅니다. 여기서 시작하세요.

큰 그림 — 다섯 군데

  • 내 컴퓨터
  • 네트워크
  • 멀리 있는 기계
1

내 컴퓨터의 프로그램

챗봇·코딩 에디터·앱. 내 요청을 받아서 무엇을 보낼지 정합니다.

1번과 5번은 같은 내 컴퓨터예요

3번 칸을 열어 보면

한 번
  1. 디스크에 잠들어 있는 커다란 숫자 파일. 그 파일이 곧 모델입니다.
  2. 런타임이 그것을 읽어 계산 전용 부품 위에 올려 두고, 그대로 켜 둡니다.
매번
  1. 문지기가 열쇠를 확인하고, 요청은 차례를 기다립니다.
  2. 이미 올라가 있는 그 숫자로 계산이 돌아갑니다.

한 단계씩

여덟 단계입니다. 여덟 번째에서 길이 둘로 갈립니다.

1

내가 보냅니다

음성 인식으로 글자를 만든 뒤 텍스트 모델에 보낼 수 있어요. 음성을 직접 받는 모델도 있어요. 마이크 권한과 선택한 서비스에 따라 처리 위치가 달라져요.

길은 하나가 아니라 둘입니다

이 둘을 한 줄기로 그리는 데서 무서운 오해가 생깁니다. 둘은 같지 않습니다.

8 여기서 길이 갈립니다

대화만

  1. 화면에 글자
  2. 여기서 끝
자세히 보기

글자가 화면에 흐르고 그것으로 끝납니다. 내 컴퓨터에는 아무 일도 일어나지 않습니다. 이 사이트의 리엔 학습 도우미가 이 길입니다.

손을 빌림

  1. 도구 요청 찾아내기
  2. 허락 묻기
  3. 실제로 하기
  4. 결과 담기

결과는 2단계 가방에 담겨 3단계로 다시 나갑니다

자세히 보기

모델이 구조화된 도구 호출을 제안하면 앱이 검증하고 권한 안에서 로컬이나 원격 서비스에서 실행해요. 결과를 모델에 다시 보낼 수 있어요. 횟수 제한·취소·실패로 반복이 멈출 수도 있어요.

권한·격리·검증·필요한 승인은 앱이나 서비스가 강제해야 해요. 시스템 프롬프트만으로 보안 경계가 되지는 않아요. 미리 허용한 작업은 다시 묻지 않을 수 있고 구현이 잘못되면 통제가 실패할 수 있어요.

위험한 명령을 확인하는 습관 익히기

굳이 비유하자면

  • 몸 하나가 계산 부품을 갈아 끼웁니다. 같은 코딩 에디터에 내일은 다른 회사의 모델을 달 수 있습니다.

  • 같은 계산 부품이 서로 모르는 수많은 사람의 요청을 동시에 처리합니다. 살아 있는 것이라면 있을 수 없는 일입니다.

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모델이 구조화된 도구 호출을 제안하면 앱이 검증하고 권한 안에서 로컬이나 원격 서비스에서 실행해요. 결과를 모델에 다시 보낼 수 있어요. 횟수 제한·취소·실패로 반복이 멈출 수도 있어요.

두 가지만 더

계산 기계가 늘 멀리 있는 것은 아닙니다

지금 이 사이트가 바로 그 그림입니다

요청이 지나가는 세 가지 길
1 · 내 프로그램 2 · 네트워크 3 · 원격 기계 4 · 계산 모델 5 · 내 화면
내 브라우저 안에서 예 아니요 아니요 예 예
우리 서버를 거쳐서 예 예 예 예 예
멀리 있는 회사의 기계에서 예 예 예 예 예

가운데 길에서도 계산은 세 번째 길에서 일어납니다. 우리 서버가 하는 일은 확인하고 실어 나르는 것입니다.

자세히 보기

PES의 Supertonic 음성 합성은 모델 로딩 후 로컬에서 실행돼요. 브라우저 음성 서비스는 로컬·원격 음성을 쓸 수 있어요. 채팅은 별개로 PES를 거쳐 언어모델 서비스에 전달돼요.

리엔 학습 도우미를 열어 무엇이든 물어보세요. 브라우저가 우리 서버로 보내고, 우리 서버가 멀리 있는 계산 기계에 넘깁니다. 글자가 조각으로 돌아오는 것이 6단계, 그 글자가 화면에서 늘어나는 것이 7단계입니다. 리엔은 대화만 하는 길에 있어서, 내 컴퓨터의 파일에는 손을 대지 않습니다.

리엔 학습 도우미가 그렇습니다. 우리 서버는 요청을 넘겨줄 뿐, 모델을 돌리지는 않습니다.

계산이 실제로 일어나는 곳입니다. 그 안에서 어떤 런타임을 쓰는지는 공개돼 있지 않습니다.

어른을 위한 주석

조금 더 정확한 표현이 필요한 분을 위해 덧붙입니다.

토큰

토크나이저는 글 조각을 자기 어휘의 ID로 바꿔요. 조각은 단어·부분어·글자·바이트일 수 있어요. 같은 글도 토크나이저마다 ID와 토큰 수가 달라질 수 있어요.

스트리밍

만들어지는 대로 부분 출력을 밀어 보내며, 보통 SSE 를 씁니다. 조각의 크기는 제품마다 다릅니다 — 토큰 하나가 아니라 문장 단위로 보내는 것도 있습니다.

모델의 종류

LLM(큰 언어 모델), SLM(작은 언어 모델), VLM(그림까지 함께 보는 모델), 그리고 이미지·영상을 만드는 확산 모델이 있습니다. 만들어진 방식이 서로 다르고, 전부가 글을 내놓는 것도 아닙니다.

뽑는 방식

샘플링은 다른 답을 만들 수도, 같은 답을 반복할 수도 있어요. 작은 양수 온도는 분포를 집중시키지만 사실을 더 참으로 만들지 않아요. 실제 시스템은 문맥·모델 버전·도구·수치 실행도 결과에 영향을 주므로 온도 0도 완전히 같은 출력을 약속하지 않아요.

RAG · MCP · 스킬

도구는 앱 API나 MCP로 연결할 수 있어요. MCP는 로컬·원격 서버의 도구·리소스·프롬프트를 제공할 수 있어요. 사용 가능 여부는 모델 자체가 아니라 앱 설정과 권한으로 정해져요.

모델을 돌리는 프로그램(런타임)

이 사이트가 실제로 쓰는 것은 ONNX Runtime(음성 합성)과 sherpa-onnx(받아쓰기)입니다. 서버에서 큰 언어 모델을 돌릴 때는 같은 일을 하는 다른 프로그램들 — vLLM · TensorRT-LLM · llama.cpp 등 — 을 씁니다. 어느 회사가 무엇을 쓰는지는 공개돼 있지 않습니다.

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