머신러닝
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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제로에서 히어로까지: Hugging Face와 Databricks로 생성형 AI 애플리케이션 구축하기
Hugging Face 모델과 Databricks 플랫폼을 활용하여 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 단계별로 소개합니다. Unity Catalog, MLflow, Model Serving 및 Databricks Apps를 활용한 전체 개발 과정을 통해 쉽고 빠르게 생성형 AI의 힘을 비즈니스에 적용해보세요.
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Agno 프레임워크로 구축하는 가벼운 멀티모달 AI 에이전트
멀티모달 AI 에이전트 개발을 위한 경량 프레임워크 Agno를 소개합니다. LangGraph보다 10,000배 빠르고 메모리는 50배 더 적게 사용하는 이 프레임워크는 어떤 성능과 기능을 제공하는지 알아봅니다.
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소형 AI 모델 대결: QwQ 32B vs. Gemma 3 27B vs. Mistral Small 24B vs. Deepseek R1 비교 분석
32B 파라미터급 소형 AI 모델들(QwQ 32B, Gemma 3 27B, Mistral Small 24B)의 성능을 Deepseek R1과 비교 분석한 글입니다. 코딩, 추론, 수학 능력 테스트를 통해 각 모델의 강점과 약점을 살펴보고, 어떤 상황에서 어떤 모델을 선택해야 하는지 인사이트를 제공합니다.
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