파인튜닝
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작지만 강한 AI의 역습: 소형 언어 모델이 에이전트 AI의 게임체인저가 되는 이유
NVIDIA 연구진의 ‘Small Language Models are the Future of Agentic AI’ 논문을 바탕으로 소형 언어 모델이 에이전트 AI 시스템에서 대형 모델을 대체할 수 있는 이유와 실무 활용 가능한 모델들을 소개합니다. Phi-3, Gemma, Llama 등 주요 SLM의 성능 비교와 LLM에서 SLM으로 전환하는 6단계 실무 로드맵을 제공합니다.
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메모리로 학습하는 AI 에이전트, Memento 완전 가이드
AI 에이전트가 비싼 파인튜닝 없이도 과거 경험을 기억해 스스로 학습하는 혁신적인 Memento 프레임워크의 핵심 개념부터 실제 설치, 활용법까지 완벽 가이드
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AI가 창의적이면서도 위험해지는 이유: ‘우연의 산물’이라는 충격적 발견
최신 연구를 통해 밝혀진 AI의 창의성과 위험성이 모두 ‘우연의 산물’이라는 놀라운 발견과 그 실무적 시사점을 다룬 글
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작은 오픈소스 LLM이 GPT-4를 이기는 방법: 파인튜닝으로 60% 성능 향상, 100배 비용 절약
27B 파라미터 오픈소스 모델이 특정 업무 파인튜닝을 통해 Claude Sonnet 4보다 60% 뛰어난 성능을 달성하면서 100배 저렴한 비용으로 운영할 수 있다는 실증 연구 분석과 기업 적용 가이드
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초경량 AI 모델의 역습: Google Gemma 3 270M이 보여준 초경량 AI의 가능성
Google의 초경량 AI 모델 Gemma 3 270M을 통해 살펴보는 새로운 AI 트렌드와 실무 활용 방안
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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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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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LLM 파인튜닝 실무 가이드: 언제, 어떻게 시작할 것인가
LLM 파인튜닝의 실무적 접근법을 다룬 가이드입니다. 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하고, 언제 파인튜닝을 도입해야 하는지, 그리고 단계별 실행 방법과 플랫폼별 시작 가이드를 제공합니다.
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