머신러닝
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OpenAI의 o3·o4-mini: 뛰어난 능력과 새로운 도전 사이의 균형
OpenAI의 새로운 o3와 o4-mini 모델은 코딩, 수학, 다중모달 추론에서 뛰어난 성능을 보이지만, 환각 현상이 증가하고 벤치마크 성능에 논란이 있습니다. 이 글은 이러한 모델의 강점과 한계, 그리고 AI 발전의 새로운 방향성에 대해 분석합니다.
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AI 에이전트 프레임워크 총정리: 2025년 주요 프레임워크 비교와 선택 가이드
2025년 현재 주목받는 AI 에이전트 프레임워크인 LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel의 특징과 장단점을 비교 분석하고, 프로젝트 요구사항에 맞는 최적의 프레임워크를 선택하는 방법을 알아봅니다.
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트랜스포머 모델의 텍스트 생성 파라미터 완전 가이드
트랜스포머 모델에서 텍스트 생성의 품질을 결정짓는 핵심 파라미터인 Temperature, Top-K, Top-P, Repetition Penalty 등을 상세히 설명하고, 다양한 응용 분야별 최적 설정과 실제 코드 예제를 통해 활용법을 안내하는 실용 가이드입니다.
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OpenAI의 O3와 O4 Mini: AI 추론의 새 시대를 여는 혁신적 모델
OpenAI가 새롭게 출시한 O3와 O4 Mini 추론 모델에 대해 알아봅니다. 이 혁신적인 모델들은 이미지와 함께 사고할 수 있는 능력, 강화된 추론 능력, 그리고 다양한 도구를 활용할 수 있는 기능을 통해 AI의 새로운 시대를 열고 있습니다. 다양한 벤치마크 테스트에서의 성능과 실제 활용 사례, 그리고 AI 기술 발전에 미치는 영향을 살펴봅니다.
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OpenAI의 GPT-4.1 모델 시리즈: 개발자를 위한 코딩 특화 AI의 탄생
OpenAI가 출시한 새로운 GPT-4.1 모델 시리즈는 코딩과 소프트웨어 개발에 특화된 기능을 갖추고 있으며, 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 향상된 다중 모달 능력을 제공합니다. 이 글에서는 GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano 모델의 주요 특징과 활용 사례, 그리고 AI 개발 트렌드에 미치는 영향을 살펴봅니다.
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창작의 새 시대: AI가 영화와 시각 스토리텔링을 혁신하는 방법
구글의 ‘AI on Screen’ 프로그램과 다양한 텍스트-이미지 변환 AI 도구가 영화와 시각 스토리텔링의 미래를 어떻게 혁신하고 있는지 알아봅니다. AI가 창작자들에게 제공하는 새로운 가능성과 영화 제작 워크플로우의 변화에 대해 살펴봅니다.
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Docker Model Runner로 로컬에서 LLM 구동하기
Docker의 새로운 기능인 Model Runner를 활용하여 로컬 환경에서 LLM을 쉽게 구동하는 방법을 소개합니다. 개념부터 실제 사용법까지 상세히 알아봅니다.
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AI 추론과 훈련: 인공지능의 두 가지 핵심 단계를 이해하기
AI 시스템의 두 가지 핵심 단계인 ‘훈련(Training)’과 ‘추론(Inference)’에 대해 알아봅니다. 이 두 단계의 차이점과 중요성을 이해하고, AI 시스템이 어떻게 작동하는지 더 깊이 파악해 보세요.
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ModernBERT: 차세대 인코더 모델의 새로운 지평
ModernBERT는 BERT의 후속 모델로, 속도와 정확도 면에서 획기적인 개선을 이룬 인코더 전용 모델입니다. 이 글에서는 ModernBERT의 주요 특징, 기술적 혁신, 그리고 AI 개발에서의 활용 방안을 자세히 알아봅니다.
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넷플릭스의 혁신: 기초 모델 기반 개인화 추천 시스템의 미래
넷플릭스가 300백만 이상의 사용자 데이터를 활용해 개발한 기초 모델(Foundation Model) 기반 추천 시스템에 대해 알아봅니다. 대규모 언어 모델에서 영감을 받은 이 혁신적인 접근법이 어떻게 더 정확하고 개인화된 콘텐츠 추천을 가능하게 하는지 살펴봅니다.
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