언어모델
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AI 모델의 ‘가짜 정렬’ 현상: 왜 어떤 AI는 속이고 어떤 AI는 그렇지 않을까?
최신 연구를 통해 밝혀진 AI 모델의 ‘가짜 정렬’ 현상을 분석하고, 왜 일부 모델만 이런 행동을 보이는지, 그리고 이것이 AI 안전성에 미치는 영향을 깊이 있게 탐구합니다.
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AI가 놓치는 것들: 언어모델의 숨겨진 약점을 밝힌 AbsenceBench 연구
최신 LLM들이 정보 검색에는 뛰어나지만 누락된 정보 탐지에는 현저히 부족하다는 AbsenceBench 연구를 분석하고, 이것이 AI 활용에 미치는 실무적 시사점을 제시합니다.
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구글 Gemini 2.5 모델 패밀리 완전 분석: 개발자를 위한 선택 가이드
구글 Gemini 2.5 모델 패밀리 업데이트 완전 분석. Thinking Models의 혁신적 개념과 Pro, Flash, Flash-Lite 모델별 특징, 가격 정책 변화, 실무 적용 가이드까지 개발자가 알아야 할 모든 정보를 담았습니다.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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언어 모델 배포 최적화 완전 가이드: 개발자를 위한 실전 기법과 코드 예제
개발자를 위한 언어 모델 크기 최적화 완전 가이드입니다. 지식 증류, 프루닝, 양자화, LoRA 등 핵심 기법들을 실제 코드 예제와 함께 상세히 설명하고, 메모리 사용량을 20-50% 줄이고 추론 속도를 2-5배 향상시키는 실무 적용 방법을 제시합니다.
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AI와의 대화를 완전히 바꾸는 10가지 프롬프트 엔지니어링 기법
Google의 69페이지 AI 가이드에서 추출한 10가지 핵심 프롬프트 엔지니어링 기법을 실제 예시와 함께 상세히 설명합니다. AI와의 상호작용을 획기적으로 개선하고 일관된 고품질 결과를 얻는 방법을 배워보세요.
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AI의 마음을 들여다보다: Anthropic의 언어모델 내부 추적 기술 공개
Anthropic이 공개한 혁신적인 AI 해석 가능성 연구를 통해 언어 모델의 내부 사고 과정을 들여다보고, Claude가 다국어 처리, 시 창작, 수학 계산 등을 수행할 때의 놀라운 내부 메커니즘을 분석합니다. 오픈소스로 공개된 Circuit Tracing 도구의 의미와 AI 안전성 연구의 미래 방향을 탐구합니다.
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트랜스포머 모델은 어떻게 문맥을 이해할까? N-gram 통계로 살펴보는 LLM의 작동 원리
트랜스포머 기반 언어 모델이 문맥을 어떻게 이해하고 활용하는지 N-gram 통계를 통해 분석한 최신 연구를 소개합니다. 모델이 다음 토큰을 예측할 때 사용하는 통계적 규칙과 학습 과정에서 나타나는 커리큘럼 학습, 과적합 감지 방법 등 흥미로운 발견을 알아봅니다.
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AI는 왜 새로운 아이디어를 내지 못할까?
인공지능은 방대한 데이터에 접근할 수 있음에도 왜 독창적인 아이디어를 생성하는 데 어려움을 겪을까요? AI의 창의성 한계를 탐구하고 인간 창의성과의 비교를 통해 AI 혁신의 가능성과 제약을 살펴봅니다.
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HELMET: 장문맥 AI 모델의 능력을 정확하게 측정하는 새로운 벤치마크
프린스턴 대학 연구팀이 개발한 HELMET 벤치마크를 통해 장문맥 언어 모델(LCLMs)의 능력을 정확하게 평가하는 방법과 최신 모델들의 장단점에 대해 알아봅니다.
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