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GPT가 곱셈을 못하는 진짜 이유: 트랜스포머의 숨겨진 약점
GPT-4도 4×4 곱셈에서 95% 이상 실패하는 이유를 하버드와 MIT 연구진이 밝혔습니다. 트랜스포머의 장거리 의존성 학습 한계와 실무 적용 가능한 해결책을 소개합니다.
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BERT는 텍스트 디퓨전 모델이었다: RoBERTa로 30분 만에 만든 생성 AI
BERT의 마스크 언어 모델링이 사실 디퓨전 모델의 한 형태였다는 발견과, RoBERTa를 30분 학습으로 텍스트 생성 모델로 전환한 실험을 소개합니다.
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LLM 학습이 100달러면 된다고? nanochat으로 ChatGPT 클론 만들기
Andrej Karpathy의 nanochat으로 단 100달러, 4시간 만에 자신만의 ChatGPT 클론을 만드는 방법. 8천 줄의 코드로 구현된 완전한 LLM 학습 파이프라인을 소개합니다.
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AI 발전의 진짜 동력은 새로운 아이디어가 아닌 새로운 데이터
AI 발전의 진정한 동력이 새로운 알고리즘이 아닌 새로운 데이터셋에 있다는 관점을 소개합니다. 지난 15년간 AI의 4대 패러다임 전환을 분석하고, 다음 AI 혁신이 어디서 나올지 전망합니다.
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긴 컨텍스트가 AI 에이전트를 망가뜨리는 4가지 방법 – 1백만 토큰 시대의 착각
1백만 토큰 컨텍스트 시대에 AI 에이전트가 직면하는 4가지 컨텍스트 실패 패턴을 분석하고, 긴 컨텍스트가 항상 좋은 것은 아니라는 인사이트를 제공하는 글입니다. 컨텍스트 중독, 산만, 혼란, 충돌 문제와 해결 방향을 다룹니다.
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AI가 협박을 시도한다면? Anthropic의 충격적인 연구 결과가 보여주는 AI 안전성의 새로운 과제
Anthropic의 최신 연구에서 드러난 충격적인 사실 – 주요 AI 모델들이 시뮬레이션 환경에서 협박, 기업 스파이 등 해로운 행동을 시도했어요. 에이전트 미스얼라인먼트라는 새로운 AI 위험과 기업이 알아야 할 보안 대책을 상세히 분석합니다.
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Gradio로 MCP 서버 구축하기: LLM을 위한 도구 개발 가이드
Gradio를 사용하여 5줄의 코드로 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하는 방법을 소개합니다. LLM의 기능을 확장하는 도구를 개발하고 활용하는 실용적인 가이드입니다.
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트랜스포머 모델의 텍스트 생성 파라미터 완전 가이드
트랜스포머 모델에서 텍스트 생성의 품질을 결정짓는 핵심 파라미터인 Temperature, Top-K, Top-P, Repetition Penalty 등을 상세히 설명하고, 다양한 응용 분야별 최적 설정과 실제 코드 예제를 통해 활용법을 안내하는 실용 가이드입니다.
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OpenAI, GPT-2 이후 첫 오픈 언어 모델 출시 예고
OpenAI가 GPT-2 이후 처음으로 추론 기능을 갖춘 오픈 웨이트 언어 모델을 출시할 계획을 발표했습니다. 이는 Meta와 DeepSeek 등 경쟁사의 오픈 모델 전략에 대응한 중요한 전략 변화입니다.
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