언어모델
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AI 검열 자동 제거 도구 Heretic: 성능 손실 최소화하며 거부율 97%→3%로
명령어 한 줄로 AI의 안전 정렬을 제거하는 Heretic 도구. 기존 방식보다 6배 낮은 성능 손실로 거부율을 97%에서 3%로 낮춥니다.
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LLM은 지식이 아닌 ‘확신’을 판다: ChatGPT가 키우는 착각의 심리학
LLM이 틀린 정보를 확신으로 포장하는 심리적 함정. ChatGPT는 지식이 아닌 ‘확신’을 파는 엔진입니다. AI 도구 사용의 양날을 다룬 성찰.
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AI가 긴 대시(—)를 남발하는 진짜 이유
AI가 긴 대시(—)를 과도하게 사용하는 이유를 추적합니다. GPT-4의 학습 데이터에 1800년대 후반 도서가 많이 포함되면서 그 시대 구두점 습관까지 배웠다는 흥미로운 가설을 소개합니다.
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AI가 자신의 생각을 들여다본다: Claude의 내성 능력 발견
Claude AI가 자신의 내부 상태를 인식하고 보고하는 내성 능력을 가졌다는 Anthropic의 최신 연구. 개념 주입 실험으로 입증된 AI 투명성의 새로운 가능성을 소개합니다.
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Google이 공개한 VaultGemma: 개인정보를 지키는 AI 모델 혁신
Google이 공개한 세계 최초의 차등 프라이버시 기반 언어 모델 VaultGemma의 기술적 혁신과 실용적 활용 방안을 소개합니다.
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AI 환각이 사라지지 않는 진짜 이유 – OpenAI가 밝힌 구조적 원인
OpenAI 최신 연구를 통해 밝혀진 AI 환각의 구조적 원인과 평가 시스템 개선을 통한 해결책을 실무진 관점에서 분석한 인사이트 글
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JSON으로 AI와 대화하는 법: 더 정확하고 효율적인 프롬프트 가이드
자연어 대신 JSON 구조로 AI와 소통하여 더 정확하고 일관된 결과를 얻는 방법을 실제 사례와 함께 알아봅니다. 이미지 생성, 웹 개발, 창작 등 다양한 분야에서의 활용법과 XML, YAML과의 비교, 실무 적용 가이드를 제공합니다.
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DPO: RLHF를 대체하는 혁신적인 LLM 정렬 기법 – 복잡성을 제거하고 효율성을 높이다
DPO(Direct Preference Optimization)는 기존 RLHF의 복잡성을 제거하면서도 동일한 성능을 달성하는 혁신적인 LLM 정렬 기법입니다. 별도의 보상 모델과 강화 학습 없이도 인간 선호도에 맞는 고품질 언어 모델을 훈련할 수 있어, AI 개발의 접근성을 크게 향상시켰습니다.
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소형 언어 모델이 AI 에이전트의 미래인 이유
소형 언어 모델(SLM)이 AI 에이전트 시스템에서 대형 모델보다 더 효율적이고 경제적인 대안으로 떠오르고 있는 이유와 실용적 전환 전략을 분석한 글입니다.
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ReAct 프롬프팅: AI가 생각하고 행동하며 학습하는 새로운 방법
AI가 단계적으로 생각하고 행동하며 학습하는 혁신적인 ReAct 프롬프팅 기법을 소개합니다. 기존 방법들과의 차이점, 실무 활용법, 그리고 효과적인 프롬프트 작성 가이드를 제공합니다.
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