대형언어모델
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MiniMax-M1과 Agent로 본 중국 AI의 놀라운 도약 – 오픈소스로 상용 모델에 도전하다
중국 AI 스타트업 MiniMax가 공개한 혁신적인 오픈소스 추론 모델 M1과 AI 에이전트의 놀라운 성능과 의미를 분석합니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우, 53만 달러의 초저비용 훈련, 그리고 상용 모델에 맞서는 오픈소스 전략이 글로벌 AI 생태계에 미치는 영향을 깊이 있게 다룹니다.
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LLM 파인튜닝, 정말 필요할까? – 더 효과적인 AI 모델 개선 방법들
LLM 파인튜닝의 숨겨진 위험성을 분석하고, RAG, LoRA, 프롬프트 엔지니어링 등 더 효과적이고 안전한 AI 모델 개선 방법들을 실무 관점에서 비교 소개합니다.
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Text-to-LoRA: 자연어만으로 AI 모델을 즉시 특화시키는 혁신 기술
Sakana AI의 혁신적인 Text-to-LoRA(T2L) 기술을 소개합니다. 자연어 설명만으로 대형 언어 모델을 즉시 특정 작업에 특화시킬 수 있는 이 기술이 AI 모델 커스터마이제이션의 패러다임을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 개발자와 기업들이 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 깊이 있는 분석을 제공합니다.
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AI는 통계적 천재, 인간은 맥락적 지혜: LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이 분석
스탠포드대와 뉴욕대 연구진이 밝혀낸 LLM과 인간의 개념 형성 방식 차이를 분석한 글입니다. AI가 통계적 압축에 최적화된 반면 인간은 맥락적 풍부함을 우선시한다는 핵심 발견과 함께, 이것이 AI 개발과 활용에 주는 실용적 시사점을 제시합니다.
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RAG는 죽지 않았다: Llama 4의 1천만 토큰 시대에도 여전히 필요한 이유
메타의 Llama 4가 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 제기된 ‘RAG 사망설’에 대한 반박과 함께, RAG 기술이 여전히 필요한 이유와 미래의 하이브리드 접근법에 대한 통찰을 제공합니다.
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LLM 활용의 4가지 접근 방식: 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, AI 에이전트 총정리
대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 네 가지 주요 접근 방식인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 시스템, AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석합니다. 각 방식의 작동 원리, 장단점, 적합한 활용 사례를 알아보고 효과적인 LLM 활용 전략을 위한 모범 사례를 소개합니다.
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구글 제미니 2.5 Pro, 최고 성능에 걸맞은 가격표를 달다
구글의 최신 AI 모델인 제미니 2.5 Pro의 가격 책정과 성능, 그리고 구글의 AI 모델 발표 속도와 투명성 사이의 균형에 대해 알아봅니다.
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효율적인 AI 추론을 위한 새로운 접근법: Chain of Draft
대형 언어 모델(LLM)의 추론 효율성을 높이는 새로운 기법인 Chain of Draft에 대해 소개합니다. 기존의 Chain of Thought보다 토큰 사용량을 최대 92%까지 줄이면서도 비슷하거나 더 나은 정확도를 제공하는 이 혁신적인 접근법의 원리와 활용법에 대해 알아봅니다.
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AI 모델의 사고 과정 추적: 앤트로픽의 놀라운 연구 성과
앤트로픽이 개발한 ‘회로 추적’ 기술로 AI 모델 클로드의 내부 사고 과정을 들여다볼 수 있게 되었습니다. 다국어 처리, 시 작성 시 계획, 암산 전략, 사실기억과 환각 발생 메커니즘 등 놀라운 발견들을 살펴봅니다.
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