대형언어모델
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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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