언어모델
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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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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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