LLM
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AI 모델 양자화: 더 작고 빠른 언어 모델을 위한 핵심 기술
AI 모델 양자화 기술의 원리와 다양한 방법을 알아보고, 더 작고 빠른 언어 모델을 위한 최신 트렌드와 적용 사례를 소개합니다. 대용량 AI 모델을 일반 컴퓨터나 모바일 기기에서도 효율적으로 실행할 수 있는 핵심 기술을 쉽게 이해할 수 있습니다.
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AI 프롬프트 엔지니어링의 모든 것: 효과적인 AI 활용을 위한 완벽 가이드
프롬프트 엔지니어링의 기본부터 고급 기법까지 소개하며, AI를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 프레임워크와 실제 적용 방법을 알려주는 완벽 가이드
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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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Grok의 프롬프트 공개가 보여주는 AI 투명성의 중요성
xAI가 Grok의 ‘백인 대학살’ 논란 이후 시스템 프롬프트를 공개한 사례를 통해 AI 투명성과 책임감의 중요성을 살펴봅니다. AI 챗봇이 어떻게 작동하는지, 그리고 기업들이 어떤 접근 방식을 취하고 있는지 비교 분석합니다.
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LLaMA Factory: 100개 이상의 대형 언어 모델을 손쉽게 파인튜닝하는 방법
LLaMA Factory를 통해 대형 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 소개합니다. 100개 이상의 LLM을 위한 통합 파인튜닝 프레임워크인 LLaMA Factory의 주요 특징, QLoRA와 같은 첨단 기술, 그리고 실제 활용 사례를 알아봅니다.
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트랜스포머 모델은 어떻게 문맥을 이해할까? N-gram 통계로 살펴보는 LLM의 작동 원리
트랜스포머 기반 언어 모델이 문맥을 어떻게 이해하고 활용하는지 N-gram 통계를 통해 분석한 최신 연구를 소개합니다. 모델이 다음 토큰을 예측할 때 사용하는 통계적 규칙과 학습 과정에서 나타나는 커리큘럼 학습, 과적합 감지 방법 등 흥미로운 발견을 알아봅니다.
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VoltAgent: 개발자를 위한 TypeScript AI 에이전트 프레임워크 완벽 가이드
VoltAgent는 개발자들이 AI 에이전트 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있게 해주는 오픈소스 TypeScript 프레임워크입니다. 모듈식 구조, 멀티 에이전트 시스템, 유연한 LLM 지원, 시각적 모니터링 등 주요 특징과 GitHub 레포지토리 분석기 예제를 통해 VoltAgent의 활용법을 알아봅니다.
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AI는 왜 새로운 아이디어를 내지 못할까?
인공지능은 방대한 데이터에 접근할 수 있음에도 왜 독창적인 아이디어를 생성하는 데 어려움을 겪을까요? AI의 창의성 한계를 탐구하고 인간 창의성과의 비교를 통해 AI 혁신의 가능성과 제약을 살펴봅니다.
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LLM 활용의 4가지 접근 방식: 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG, AI 에이전트 총정리
대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 네 가지 주요 접근 방식인 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 시스템, AI 에이전트 프레임워크를 비교 분석합니다. 각 방식의 작동 원리, 장단점, 적합한 활용 사례를 알아보고 효과적인 LLM 활용 전략을 위한 모범 사례를 소개합니다.
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간결함의 대가: AI 챗봇의 환각 현상을 증가시키는 요인들
AI 챗봇에게 짧은 답변을 요청할 때 환각 발생률이 증가한다는 기스카드의 최신 연구 결과를 심층 분석합니다. 간결함과 정확성 사이의 균형, 사이코판시 현상, 그리고 환각 방지를 위한 실용적 전략을 제시합니다.
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